Дипломная работа: Функционирование рынка ценных бумаг в условиях нестабильной экономики России

1.4 Описание закономерностей РЦБ на основе моделей построения

эконометрических моделей

Эконометрика как научная дисциплина расположена на стыке экономики, статистики и математики. Обычно в качестве ее основных задач выделяют обнаружение и анализ статистических закономерностей в экономике, построение на базе выявленных эмпирических экономических зависимостей эконометрических моделей.

Методологическая особенность эконометрики заключается в применении общих гипотез о статистических свойствах экономических параметров и ошибок при их измерении. Полученные при этом результаты могут оказаться нетождественными тому содержанию, которое вкладывается в реальный объект. Поэтому важная задача эконометрики – создание как более универсальных, так и специальных методов для обнаружения наиболее устойчивых характеристик в поведении реальных экономических показателей. Эконометрика разрабатывает методы "подгонки" формальной модели с целью наилучшего имитирования ею поведения моделируемого объекта на основе гипотезы о том, что отклонение модельных параметров от реально наблюдаемых случайны и вероятностные характеристики их известны.

Главным инструментом эконометрики служит эконометрическая модель – модель факторного анализа, параметры которой оцениваются средствами математической статистики. Такая модель выступает в качестве средства анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов на основе реальной статистической информации.

Можно выделить три основных класса эконометрических моделей:

1) Модели временных рядов. К этому классу относятся модели:

– Тренда:

Y(t) = T(t) + ?t, (1.1)

где T(t) – временной тренд заданного вида (например, линейный T(t) = а + bt), ?t – стохастическая (случайная) компонента;

– Сезонности:

Y(t) = S(t) + ?t, (1.2)

где S(t) – периодическая (сезонная) компонента, ?t - стохастическая (случайная) компонента;

– Тренда и сезонности:

Y(t) = T(t) + S(t) + ?t, аддитивная ("дополняющая"), (1.3)

Y(t) = T(t) S(t) + ?t, мультипликативная ("множительная"), (1.4)

где T(t) – временной тренд заданного вида, S(t) – периодическая (сезонная) компонента, ?t – стохастическая (случайная) компонента;

К моделям временных рядов относится множество более сложных моделей, таких, как модели адаптивного прогноза, модели авторегрессии и скользящего среднего (ARIMA) и др. их общей чертой является объяснение поведения показателя во времени, исходя только из его предыдущих значений. Такие модели могут применяться, например, для прогнозирования объемов производства, объемов продаж, краткосрочного прогноза процентных ставок и т. п.

2) Регрессионные модели с одним уравнением. В таких моделях зависимая (объясняемая) переменная Y представляется в виде функции f (x, ?) = f (x1, …, хn, ?1, …, ?m), где x1, …, хn - независимые (объясняющие) переменные, ?1, …, ?m – параметры. В зависимости от вида функции f (x, ?) модели делятся на линейные и нелинейные. Например, можно исследовать среднедушевой уровень потребления населения как функцию от уровня доходов населения и численности населения, или зависимость заработной платы от возраста, пола, уровня образования, стажа работы и т. п. По математической форме они могут быть схожи с моделями временных рядов, в которых в качестве независимой переменной выступает значение момента времени

Область применения таких моделей, даже линейных, значительно шире, чем моделей временных рядов. Проблемам теории оценивания, верификации (проверки на практике), отбора значимых параметров и другим посвящен огромный объем литературы. Эта тема – стержневая в эконометрике.

3) Системы одновременных уравнений. Эти модели описываются системами уравнений. Системы могут состоять из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых (кроме независимых переменных) может включать в себя также зависимые переменные из других уравнений системы. В результате имеется набор зависимых переменных, связанных через уравнения системы. Примером может служить модель Уортона, имеющая очень большую размерность (уортоновская квартальная модель американской экономики содержит более 1 тыс. уравнений, которые должны решаться одновременно).

Процесс построения и использования эконометрических моделей является достаточно сложным и подразумевает следующее:

- после определения цели исследования необходимо построить систему показателей и логически рассортировать факторы, в наибольшей степени влияющие на каждый показатель;

- осуществляется выбор формы связи изучаемых показателей между собой и отобранными факторами, другими словами, выбор типа эконометрической модели (линейная, нелинейная, степенная и т.д.);

- решается проблемы сбора исходных данных и анализа информации;

- строится эконометрическая модель, то есть определяются ее параметры;

- проверяется качество построенной модели, в первую очередь ее адекватность изучаемому явлению, после чего модель может быть использована для экономического анализа и прогнозирования.

1) Эконометрическое исследование динамики доходности и риска на рынке ценных бумаг по российским данным.

Емкость первичного рынка ГКО является показателем, отражающим количество реально размещенных ценных бумаг на этом рынке. С точки зрения интересов государства, она зависит от размера дефицита государственного бюджета и долговых обязательств правительства. Кроме того, ГКО являются инструментом оперативного регулирования кассовых разрывов государственного бюджета, и их использование для покрытия бюджетного дефицита имеет некоторый предел. Согласно мировой практике доля краткосрочных обязательств в суммарном объеме внутреннего государственного долга не превышает обычно 20– 25%.

Основная сумма внутреннего долга (до 80%) покрывается за счет средне и долгосрочных облигаций. В РФ покрытие дефицита бюджета за счет краткосрочных и долгосрочных облигаций находится в среднем на уровне 40%. С помощью объемов первичной эмиссии производится регулирование рынка. В частности, эмитент уменьшает стоимость заимствованных средств, занижая предложение по отношению к спросу, а это, в свою очередь, создает благоприятную атмосферу для спекулятивных операций.

Данная ситуация опасна тем, что малейшие конъюнктурные подвижки в других сегментах финансового рынка способны значительно дестабилизировать рынок ГКО. Увеличение объемов эмиссии до уровня спроса снижает спекулятивные возможности и привлекательность рынка, однако оценить соотношение спекулятивных и инвестиционных капиталов, как правило, невозможно).

Отправным пунктом выбора факторов для эконометрического анализа емкости первичного рынка ГКО является денежно-кредитная сфера и обращение государственных ценных бумаг. В данном случае выбраны девять следующих показателей (см. табл. 1.1):

Таблица 1.1 Условные обозначения показателей

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22