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

Решения купить и продать любой актив принимаются на основе определенных методов анализа. В этой связи одним из самых проблематичных вопросов для участников рынка является оценка эффективности фундаментального и технического методов анализа.

Фундаментальный анализ базируется на доступной информации; технический анализ основывается на графиках исторического поведения цен. Сторонники первого систематизируют известную информацию и создают на ее базе модели поведения субъекта, позволяющие делать прогнозы. Технические аналитики изучают конфигурации на графиках истории цен и создают сценарии поведения, часто не зная, какой актив анализируют, так как сочетание графических конфигураций приводит к одним и тем же прогнозам независимо от актива. Фундаментальный анализ популярнее технического, это легко объяснить с точки зрения психологического комфорта: чем больше мы знаем о субъекте анализа, тем комфортнее себя чувствуем. Наделение же "картинок" способностью предсказывать выглядит дилетантством, даже если технический анализ используется несколько столетий и за это время две школы теханализа эволюционировали параллельно (европейско-американская и японская).

Обе концепции в равной мере основываются на предположении о возможности предсказать поведение анализируемого субъекта. Вспомним здесь известное высказывание: "тяжело прогнозировать, ...особенно будущее", т.е. все, что касается любого метода прогнозирования, несет значительный риск. Рассмотрим преимущества и недостатки обоих методов анализа для прогнозирования.

Сложность сравнения эффективности различных методов прогнозирования финансовых рынков и его результатов разными методами возникает не только ввиду таких факторов, как возможная ошибка в оценках спроса (фундаментальный анализ) или при неправильном прочтении графической конфигурации (технический анализ), но и ввиду проблематичности самой классификации факторов на технические и фундаментальные.

Из всех сложноклассифицируемых факторов самым значимым является ликвидность - потоки финансовых ресурсов на рынке. Если ресурсов много, а активов мало, то цены активов растут. "Растут, поскольку больше покупателей, чем продавцов", - это классическое ироничное объяснение на Уолл-стрите, когда пробуют найти объяснение "беспричинного" роста.

Анализ ликвидности находится на перекрестке фундаментального и технического анализов, так как причинами для приобретения или продажи могут быть как фундаментальные, так и технические заключения. Сила же этой убежденности проявляется в объеме движения денег - ликвидности.

Инвесторы и трейдеры постоянно отслеживают такие факторы, как количество открытых контрактов на биржах или появление "новых денег" на рынке.

Вопросы происхождения денег ("русские" или "западные", пенсионные или фондовые) направлены на выявление "сильных" и "слабых рук рынка", т.е. устойчивости тенденции (тренда). Даже будучи уверенными в фундаментальных факторах, воздействующих на рынок, с помощью анализа ликвидности инвесторы надеются получить ответ на вопрос о силе и продолжительности тренда.

Рассмотрим методы, используемые "фундаменталистами" для прогнозирования на разных рынках.

Для общего понимания этого процесса обратимся к профессору Р. Левичу. Говоря о рынке валют, он показывает последовательность нахождения рабочей модели для построения прогноза:

Выбор можно сделать из многих моделей: монетарный подход, портфельный баланс, покупательный паритет. После избрания модели под нее подбирают параметры: М1, М2, М3, валовой продукт, индекс роста цен, текущий баланс и т.д. Наконец, следует остановиться на одном из методов подсчета: обычное квадратическое отклонение, обобщенное квадратическое отклонение, общий метод моментов и т.д.

Предположим, инвестор успешно идентифицировал модель, по которой курс спот S является функцией f набора неизвестных Хв: S = f(Х1, Х2, ..., Хn). Таким образом, спот в 2005 г., а возможно, и на более поздние даты будет функцией Х1 в 2005 г., Х2 в 2005 г., Х3 в 2001 г. Но определение значений этих неизвестных в 2005 г. и далее - задача нелегкая.

Тогда инвестор может отвергнуть структурный подход и следовать не структурному, например, анализу временных рядов. К его услугам однопараметрические модели анализа временных рядов, многопараметрические модели анализа временных рядов, спектральный анализ временных рядов и метод нейронных сетей. Но и для этих моделей инвестор должен выбрать параметры и методы оценки моделей.

Однако, невзирая на избранный метод анализа, он столкнется со стандартными эконометрическими проблемами, например сколько информации необходимо для ее использования.... Критический момент здесь - будет ли модель объяснять только прошлое, если после всего историческая информация не окажется индикативной о будущей информации".

Иными словами, для успеха прогнозирования необходимо правильно подобрать и синхронизировать многие "движущие части". Даже при полной информации и экономически прогрессивном правительстве достаточно одного просчета в предположениях, и самые надежные прогнозы мгновенно разрушатся, - это убедительно показал кризис в Бразилии в 2002 г.

Обзор методов, используемых в прогнозировании поведения цен разных активов:

1)Модели, используемые для прогнозирования валют.

Рассмотрим методы, используемые для прогнозирования поведения цен различных активов.

Наиболее простыми являются теория процентного паритета (IRP-interest rate parity) и теория покупательного паритета (PPP-purchasing power parity). Первая гласит, что при данных процентных ставках двух валют будущий курс предсказуем на уровне форвардной цены.

Продемонстрируем это положение на следующем примере. Одолжим сегодня на год доллары, платя за них 10%; обменяем их по сегодняшнему курсу на иену и на год сделаем иеновый депозит. На таком обмене через год вы потеряете 10%. В реальной практике это невозможно, поскольку на рынке есть финансовый инструмент - форвард, который рассчитывается, исходя из разницы в процентных ставках двух валют, и корректирует ее (разницу) валютным курсом. В нашем примере курс форварда на доллар/иену с поставкой через год будет на 10% ниже. Таким образом, даже если вы за год теряете 10% на депозите, вы сможете в конце срока откупить доллар, продав иену по курсу на 10% ниже сегодняшнего. Следовательно, результат депозитарных и валютных операций будет равен нулю.

Эта теория является завуалированным вариантом random walk2 - базовой теории финансового предсказания. Ее основная идея заключается в том, что лучшим предсказателем будущей цены является сегодняшняя цена. Применительно к валютным курсам IRP как раз и говорит, что лучшим предсказателем будущей цены является сегодняшняя цена, скорректированная на разницу процентных ставок. При этом в IRP и процентные ставки де-факто рассматриваются как неизменные, т.е. сегодняшние ставки являются лучшим предсказателем ставок в будущем.

Покупательный паритет (РРР) предсказывает, что в условиях свободной торговли товары будут двигаться в страну с более дорогим уровнем жизни. Валюту этой страны будут продавать, пока уровень цен, скорректированный на валютный курс, не достигнет паритета, чтобы было не выгодно в страну экспортировать. Поскольку уровни цен изменяются из-за инфляции, можно сказать, что чем больше уровень инфляции, тем ниже курс валюты данной страны. Эта теория действительно находит свое отражения в жизни, но, как правило, в долговременной перспективе - 16 кварталов.

На практике ни IRP, ни РРР, ни их вариации при тестировании для кратко- и среднесрочной перспективы не подтверждаются. Предвосхищая обсуждение ликвидности, рассмотрим вышеизложенное на примере двух типичных случаев, когда в потоки ликвидности перенаправили вектор движения курсов валют предсказанный моделями.

В конце 80-х годов курс канадского доллара против американского постоянно рос, несмотря и на более высокий уровень инфляции, и на бюджетный дефицит, и на попытки Квебека отделиться от Канады. Объяснялась эта тенденция несколькими факторами. Канадские провинции и корпорации одалживали на американском рынке (где ставки были ниже) и обменивали полученные американские доллары на канадские. В ходе этой нехитрой операции они продавали американские доллары за канадские. Параллельно, в преддверии передачи Гонконга Китаю, китайцы переезжали в Канаду и переводили туда свои капиталы, до того времени хранимые в американских долларах.

В результате курс, который на основании РРР должен был быть примерно 1,4000, упал до 1,1200. Тенденция продолжалась почти 10 лет. Очевидно, что при общей логичности теоретических концепций для прогнозирования они были малопригодны.

Второй пример. Резкий рост котировок американского доллара против евро в 2000-2001 гг. был в первую очередь результатом увеличения инвестиций из Европы. Они росли вследствие фундаментальных причин, связанных с соотношением стоимости валют, а поскольку американский фондовый рынок рос, то и сулил инвесторам прибыли большие, чем в Европе. Но в 2001-2002 гг. тенденция резко изменилась, поскольку изменились ожидания роста цен акций. Обратите внимание на то, что при этом не изменилась инфляция и ее прогнозы, а экономика США продолжала расти быстрее европейской. То есть поток ликвидности был основным фактором: портфельные инвестиции ("горячие" деньги) могут на годы противодействовать ожиданиям сторонников фундаментального анализа.

2)Модели, используемые для прогнозирования облигаций и акций.

Еще в большей степени, чем при прогнозировании рынков валют, инфляция важна для моделей, используемых в прогнозировании облигаций и акций. В феврале 1994 г. падение рынка облигаций в США потянуло за собой падение рынка акций и падение доллара. Произошло это потому, что ФРБ США поднял ставки, чтобы отразить атаку инфляции.

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