Вход

Анализ и прогнозирование конъюнктуры рынка ценных бумаг

Курсовая работа по банковскому делу и кредитованию
Дата добавления: 23 ноября 2003
Язык курсовой: Русский
Word, rtf, 398 кб
Курсовую можно скачать бесплатно
Скачать
Данная работа не подходит - план Б:
Создаете заказ
Выбираете исполнителя
Готовый результат
Исполнители предлагают свои условия
Автор работает
Заказать
Не подходит данная работа?
Вы можете заказать написание любой учебной работы на любую тему.
Заказать новую работу
Содержание Введение Глава 1. Показатели , характеризующие конъюнктур у рынка ценных бумаг 4 1.1. Основные индикаторы конъюнктуры рынка 4 Глава 2. Основные методы анализа конъюнктур ы рынка, их алгоритм 6 2.1. Основные методы конъюнктурного анализа 6 2.2. Техническ ий анализ 8 Глава 3. Про гнозирование конъюнктуры рынка , методы 14 3.1. Виды прогнозов 14 3.2. Методика прогнозирования 16 Глава 4. Фа кторы , влияющие на конъюнктур у рынка ц енных бумаг 21 4.1. Макроэкономические показатели деловой активности 21 Заключение 23 Литература 25 Введение Накопление денежного капитала играет важную роль в р ыночной экономике . Непосредственно самому процесс у накопления денежного капитала предшеств ует этап его производства . После того как денежный капитал создан или произведен , е го необходимо разделить на часть , которая вновь направляется в производство , и ту ча сть , которая временно высвобождается . Последняя, как правило , и представляет собой с водные денежные средства предприятий и корпор аций , аккумулируемые на рынке ссудных капитал ов кредитно-финансовыми институтами и рынком ценных бумаг . Возникновение и обращение капитала , представленного в ценных бумагах , тесно связанно с функционировани ем рынка реальных активов , т.е . рынка , на котором происходит купля-продажа материальных р есурсов . С появлением ценных бумаг (фондовых активов ) происходит как бы раздвоение капит ала . С одной стороны , существует реальный капи т ал , представленный производственными фондами , с другой - его отражение в це нных бумагах. Появление этой разновидности капитала связано с развитием по требности в привлечении все большего объема кредитных ресурсов вследствие усложнения и расширения коммерчес кой и производственн ой деятельности . Таким образом , фондовый рынок исторически начинает развиваться на основе ссудного капитала , т.к . покупка ценных бум аг означает не что иное , как передачу части денежного капитала в ссуду. Ключевой задачей , которую должен выполнять рынок ценных бумаг является прежде всег о , обеспечение условий для привлечения инвест иций на предприятия , доступ этих предприятий к более дешевому , по сравнению с банк овскими кредитами капиталу. Глава 1. Показатели , характеризующие кон ъюнктуру ры нка ценных бумаг. 1.1. Основные индикаторы конъюнктуры рынка “К основ ным индикаторам конъюнктуры биржевого рынка ц енных бумаг относятся следующие : 1. Торговое сальдо , т.е . разница между объемом продаж и покупок ценных бумаг – свидетельствуе т об уровне покупательской способности ; 2. Объем реализации , т.е . общий объем п родаж ценных бумаг – служит индикатором стабильности рынка ценных бумаг и общей э кономической активности ; 3. Объем промышленного производства – да ёт представление об уровне выпуска прод укции предприятиями в предыдущем периоде и показывает степень интенсивности экономических спадов и бумов ; 4. Валовой национальный продукт (ВНП ) – отражает совокупную стоимость конечных товаров и услуг , произведённых за конкретный пери од времени (обычно за год ), и подтверж дает данные о направлении и размерах экон омических изменений ; 5. Индекс потребительских цен – определя ет уровень инфляции и является решающим ф актором для установления цен на боны , обли гации и другие ценные бумаги.” [6] “Обычно ц ены рас сматриваются в качестве первичного индикатора конъюнктуры биржевого рынка , а объем торговли и отк рытая позиция – как вторичные индикаторы . Объем торговли пре дставляет собой число контрактов , заключенных за определенный период . Обычно он включается в дневн ые графики , иногда в недел ьные , но не используется в месячных график ах . Каждая заключенная сделка увеличивает это т показатель . Пока сделки отсутствуют , показат ель не меняется . Объем торговли считается индикатором , усиливающим ценовые тенденции . Высоки й о б ъем торговли показывает , что существующая тенденция имеет инерцию и , в ероятно , сохраняется . Падение объема торговли может быть сигналом того , что тенденция те ряет силу. Открытая позиция е сть общее число неликвидных контрактов на конец дня . Заключение сделк и может увеличить этот показатель , сохранить без изме нения или уменьшить . Открытая позиция как бы показывает приток денег на рынок и их отток с рынка . Когда она увеличивает ся , деньги притекают на рынок : новые прода вцы открывают позиции с новыми покупателя м и . Это повышает вероятность того , что существующая тенденция сохранится . Умень шающаяся открытая позиция отражает ликвидирующий ся рынок и возможное изменение тенденции. В табл .1 дана интерпретация рынка по трём показателям (цена , объем торговли и открытая п озиция ). Таблица 1 Интерпрета ция рынка ценных бумаг по показателям Цена Объем торговли Открытая позиция Интерпретаци я рынка Повышается Повышается Снижается Снижается Повышается Снижается Повышается Снижается Повышается Снижается Повышается Снижается Про чный Ослабевающий Слабый Укрепляющий В таблице нашли отражение сле дующие принципы : - объем т орговли имеет тенденцию к увеличению , когда цены движутся в направлении тенденции . При повышательной тенденции объем торговли увели чивается при взлёте цен и снижа ется при падении . При понижательной тенденции пр оисходит обратное ; - противоположное сезонному увеличение откры той позиции при повышательной тенденции свиде тельствует о растущем рынке : новые покупатели выходят на рынок . При понижательной тенде нции увеличен ие открытой позиции есть результат деятельности “медведей” : продавцы ухо дят с рынка ; - при повышательной тенденции уменьшение открытой позиции указывает на рынок “медве дей”. - при пон ижательной тенденции уменьшение открытой позиции указывает на рынок ”быко в”.” [4] Глава 2. Основные методы анализа конъюнктуры рынка , их алгоритм. 2.1. Основн ые методы конъюнктурного анализа “Основными методами изучения конъюнктуры биржевого рынка являются : 1. мониторинг , или текущее наблюдение ; 2. статистический анализ ; 3. фундаментальный анализ ; 4. технический анализ ; 5. рейтинговый анализ ; 6. экспертный анализ. Конъюнктура оценивается с помощью системы показателей . Отбор показателей для оценки конъюнктуры прои зводится с учётом целей анализа и особенн остей избранного мет ода . Показатели должн ы отражать на каждый данный момент направ ление и степень изменения характеристик рынка ценных бумаг по сравнению с предшествующ им периодом. Текущее наблюдение (мониторинг ) основано на фиксации любых све дений , происходящих на рынке ценн ых бу маг . Аналитик изучает сообщения средств массо вой информации , мнения специалистов , биржевые бюллетени , события экономической и политической жизни , которые имеют отношение или могут оказать какое-либо воздействие на развитие рынка ценных бумаг. Статисти ческий анализ изучает средние цены , минимальные и максимальные цены пок упки и продажи , количество сделок по видам ценных бумаг , средние объемы сделок , фонд овые индексы . Фондовые индексы справедливо сч итают основными индикаторами российского финансо вого р ы нка . Наиболее значимыми из них являются фондовые индексы “Интерфакс-РТС ” , сводный фондовый индекс ММВБ . Определение сводных фондовых индикаторов ( bench marks ) создаёт дополнительные экономические ориентиры для участников финансового рынка , способствует эфф ективному ценообразованию на этом рынке. Фундаментальный анализ – это традиционный экономический анал из . Он основан на следующем принципе : Любо й экономический фактор , снижающий предложение или увеличивающий спрос на товар , ведёт к повышению цены , и , наобор от , любой фактор , увеличивающий предложение и уменьшающий спрос на товар , как правило , приводит к накоплению запасов и снижению цены . На этой основе прогнозируется цена , которая , ис ходя из прошлого опыта , соответствует данному соотношению спроса и предлож е ния . В последнее время фундаментальный анализ осуществляется с применением моделей развития рынка , которые могут включать в себя до нескольких тысяч показателей. Технический анализ – специфический экономический внутренний анал из , наиболее широко используе мый на б иржах . Он применяется для наиболее всесторонн его исследования колебания цен . Технический а нализ изучает динамику соотношения спроса и предложения , т.е . прежде всего сами ценовы е изменения . Его часто называют графическим анализом , или чартизмом (от англ . с hart - график ), поскольку он основан на построении различных видов графиков , диаграмм , изучении показателе й открытых позиций и объема торговли , а также других факторов . Технический анализ м ожет быть использован для : - установления основ ных тенденци й развития биржевого рынка ценных бумаг на основе изучения динамики цен , зафиксированной на графиках ; - прогнозирования изменения цен ; - определения времени от крытия и закрытия позиции. Рейтинговый анализ предполагает составление рейтингов (ранжированных п о определенным признакам рядов ) и определение на их ос нове места эмитента , инвестора , ценной бумаги на рынке ценных бумаг. Экспертный анализ выполняется высококвалифицированным специалистом н а заданную тему . Это может быть анализ отдельной проблемы или о бщий обзор. Все вышеназванные методы , как правило , основаны на следующей методике : - установление грани ц и временных интервалов анализа ; - определение основных к ритериев ; - выявление осно вных событий анализируемого периода ; - оценка степени насыщения рынк а ; - фиксация соотн ошения спроса и предложения ; - анализ индексо в цен , объемов покупки и продажи ; - оценка состоян ия конкурентной среды ; - исследование п ричин роста или падения уровня цен , объемо в спроса и предложения. Обычно ис следования проводятся или п о определённом у сегменту рынка , или по сравнимым элемен там рынка ценных бумаг и чаще всего н е одним , а несколькими методами.” [4] 2.2. Технич еский анализ “Технический анализ в целом можно определить , как метод п рогнозирования цены , основанный на математич еских , а не экономических выкладках . Э тот метод был создан для чисто прикладных целей , а именно получения доходов при игре вначале на рынках ценных бумаг , а затем и на фьючерсных . Все методики т ехнического анализа создавались отдельно друг от друга и лишь в 70-е годы были объединены в единую теорию с обще й философией , аксиомами и основными принципам и . Технический анализ – это метод прогнозирования цен с п омощью рассмотрения графиков движений рынка з а предыдущие периоды времени . Под термином движения рынка аналити ки понимают три основных вида информации : цена , объем , и открытый интерес . Ценой може т быть как действительная цена товаров на биржах , так и значения валютных и дру гих индексов . Объем торговли – количество позиций , не закрытых на конец торгового д н я . Не все три индикатора равноценны . Главный из них – цена , на втором месте по значимости – объем , и последнее место занимает открытый интерес. Практическое исполь зование технического анализа подразумевает сущес твование некоторых аксиом. Аксиома 1. Движени я рынка учитывают все . Суть этой аксиомы заключается в том , что любой фактор , влияющий на цену (напр имер , рыночную цену товара ), - экономический , пол итический , психологический – заранее учтен и отражен в ее графике . То есть , на любое изменение цены есть со ответствующее изменение внешних условий . Например , в фу ндаментальном анализе утверждается , что если спрос превышает предложение , то цена на то вар растет . Технический аналитик делает вывод наоборот , – если цена на товар расте т , то спрос превышает предложен и е. Аксиома 2. Цены двигаются направле нно . Это предпол ожение стало основой для создания всех ме тодик технического анализа . Главной задачей т ехнического анализа является определение трендов (т.е . направлений движения цен ) для использ ования в торговле . Сущес твуют три типа трендов – бычий (движение цены вверх ), медвежий (движение цены вниз ) и боковой (цена практически не движется ). Все три тип а трендов встречаются не в чистом виде , поскольку движение «по прямой» на ценовом графике можно встретить очень редко. Но преобладающий Тренд на определенном временном промежутк е определить можно . Все теории и методики технического анализа основаны на том , что тренд движется в одном и том же направлении , пока не подаст особых знаков о развороте. Аксиома 3. История повторя етс я . Аналитики предпол агают , что если определенные типа анализа работали в прошлом , то будут работать и в будущем , поскольку эта работа основана на устойчивой человеческой психологии.” [2 , 3 ] 2.2.1 Особен ности технического анализа конъюнктуры биржевого рынка “Широкое использование технического анализа возможно на базе систематически публикующейся биржевой инф ормации . Технический анализ основан на двух базовых положениях : 1. на рын ке существуют тренды , т.е . устойчивое движение цен в одном направлении ; 2. тренды сохраняются независимо от случайных колебаний , возникающих по тем или иным особым при чинам. Графический анализ. Используются следующие основные виды графиков : - столбиков ый , или штриховой ; - график “точка-крестик” ; - график скользящей средней. Из двух первых графиков столбиковый наиболее широко применяется на фьючерсных рынках . Для специальных целей используются не дельный , месячный и даже годовой столбиковые графики , но во фьючерсной торговле наибол ее применим дневной график . В верхней част и ст олбикового графика указывается вид контракта . На вертикальной оси задаётся шка ла цен . На горизонтальной оси отмечаются о трезки времени - дни , недели , месяцы , причём каждый пятидневный период (торговая неделя ) об ычно отмечается жирной вертикальной чертой. Для каждого дня наносятся высшая и низшая цены и цена закрытия (или расчётная цена ). Вертикальная линия или стол бик соединяет высшую и низшую цены . Коротк ая горизонтальная черта справа от столбика показывает цену закрытия . (Черта слева от столбика показыв а ет цену открытия .) График мож ет также отражать объем торговли и открыт ую позицию . Объем торговли дл я каждого дня отмечается вертикальной чертой под горизонтальной осью в нижней части графика . Открытая позиция показывается прямой линией , которая соединяет точки , соответ ствующие значениям ежедневного объема открытой позиции также в нижней части графика . О ткрытая позиция и объем торговли фиксируются для всех контрактов соответствующего товара или финансового инструмента , а не только для месяца поставки , граф и к к оторого представлен. График “т очка-крестик” позволяет как бы вести запись торгов в течение дня . На нём отражаются диапазон цен и последовательность заключения сделок . Точками (нулями ) на диаграмм е обозначаются тенденции снижения цен , а к рестиком (Х ) – повышения цен . По верт икальной оси откладываются ценовые интервалы . Столбцы точек и крестиков располагаются верт икально . Каждый столбец заполняется последователь но , отражая соответствующее движение цены . Есл и цена колеблется и после отклонения возв ращает с я в интервал , место которог о в столбце уже занято , то в этом случае заполнение переносится в следующий сто лбец . Такой переход называется сдвигом , или ревирсировкой . На основе этого графика сост авляется прогноз о возможности изменения цен ы до того , как пр о изойдёт ее существенный сдвиг. Графики с кользящей средней используются не так часто , как два предыдущих , но являются дополнительным средством изучения рыночных тенденций . По горизонтальной оси о ткладывается время , а по вертикальной – с редняя переменная це на , которая представл яет собой среднюю величину всех цен закры тия за рассматриваемый период . Этот график даёт ценную информацию для подтверждения в озможного обратного движения цен на рынке . Целесообразность длинной позиции будет сохраня ться до тех пор , по к а скользящ ая средняя цена имеет тенденцию к повышен ию , а короткой позиции соответственно – п ри понижательной тенденции . Недостатком данных графиков является некоторая задержка проявлени я обратного изменения цен в сравнении с реальным состоянием рынка (чт о пр оисходит из-за усреднения ). Вместе с тем на них прослеживается взаимосвязь скользящей ср едней цены и цены закрытия . При этом е сли линии цены закрытия и скользящей сред ней цены пересекаются , то это служит сигна лом для закрытия соответствующих позиций. Т ренд ы и линии трендов. Трендом называются изменения цен , которые движутся вм есте в определённом направлении . Повышательный тренд представляет собой серию подъемов и снижений цен при общем повышении их уровня . Понижательным трендом называется серия ценовых изменений , которые свидетельствуют об общем снижении уровня цен . Серия цен овых изменений , которые не характеризуются ро стом или падением уровня цен , является бес трендовой (рынок движется в сторону или г оризонтально ). Тренды обычно классифицируются по их длительности : - основные (господствующие ) тенденции – сохраняются более чем 6 месяцев ; - вторичные тренды – длятся 1-3 месяца ; - незначительные тренды – проявляются н есколько недель или менее. На график е тенденция ценовых изменений отражается линией тренд а , которая явл яется прямой , соединяющей две (или более ) в ысшие (низшие ) точки в серии ценовых столб иков . Линия повышательного тренда , которая име ет положительный наклон , соединяет две (или более ) низшие точки , так что все цены находятся выше этой линии . Линия пони жательного тренда имеет отрицательный наклон и соединяет две (или более ) высшие точки так , что все цены находятся ниже этой линии . Хотя каждый тип линии тренда мож ет быть построен с использованием только двух точек , по крайней мере ещё одна т очк а нужна для подтверждения тренда. Иногда цены изменяются в пределах яс но очерченного диапазона между линией , связыв ающей их высшие значения , и линией , связыв ающей их низшие значения . Такой тип движен ия цен называется каналом . Каналы являются техническим ме тодом , который выявляет сигналы , когда цены превышают максимальный уровень в определённый период. Линии тре ндов и каналы – наиболее простые инструм енты технического анализа . В пределах тренда цены могут отклоняться и в противоположн ую сторону , т.е . они воз вращаются назад на какое-то время , прежде чем вновь об означат основное направление . Эти временные ц еновые отклонения в противоположную сторону , называемые возвратом , или реверсом , делятся на три категории : 33; 50; 60 %. Это означает , что минимальный возвра т составляет примерно 33%, а максимальный – п римерно 66%. Столкнувшись с такого рода ценовыми отклонениями в сильном тренде , аналитик д олжен ожидать возврата к первоначальному трен ду в диапазоне от 33 до 50%. Если возврат п ревышает 66%, то это свидетельст в ует в пользу изменения тренда. Статистические методы . В 1970-е годы в техническом анализе р аспространилась новая методология , которая не зависела столь сильно от субъективной интерп ретации тенденций , являющейся ключевым методом традиционной техники анализа . Эти методы , известные под названием статистических , пред полагают отслеживание объективных сигналов торго вли , которые оставляют мало места интерпретац ии при принятии трейдером решения о покуп ке или продаже ценных бумаг . Среди таких методов различают мет о д скользящ ей средней и метод колебаний. Скользящие средние – это один из наиболее разнообразных и широко используемых статистических индикаторов . Из-за легкости построения и доступности количественной оценки и проверки этот метод является базисом большинст ва аналитическ их систем , используемых в настоящее время . Скользящая средняя представляет собой среднюю цену с изменяющейся базой подсчёта . Наприме р , средняя 10-дневная цена представляет собой среднюю из цен последних 10 дней . Термин “скользящая цена” пока з ывает , что каждый день берутся только последние 10 цен , т.е . ценовая база меняется каждый день. Скользящая средняя является сглаживающим показателем . При усреднении цен маскируется и х высшие и низшие значения , и основная тенденция рынка легче выявляется . О днак о скользящая средняя отстаёт от текущей р ыночной цены . Более короткая средняя цена , например , 5-дневная , будет отражать ценовые изм енения более точно , чем 40-дневная . Короткие средние цены более чувствительны к ежедневным колебаниям цен . Средняя цена з а последние 10 дней отмечается на графике в соответствующий день вместе со столбиком дневного движения цены . Когда цена закрытия поднимается выше скользящей средней , то э то сигнал на покупку . Сигнал на продажу даётся , когда цена закрытия ниже скользящей с р едней. В отличие от метода скользящих средни х , который является методом исследования рыно чных тенденций , метод колебаний – это способ выявления “пере закупленного” или “перезапроданного” рынка . Рынок считается “перезакупленным” , когда цены дост игают некотор ого верхнего предела в т ренде и дальнейшее их повышение маловероятно . Система колебаний может основываться на отклонении цены от тренда , измеренном методом простой скользящей средней за 10 дней . Если рынок закрывается при цене выше скользящ ей средней на 2 % и более , то рынок может считаться “перезакупленным” и тр ебуется корректировка . А показатель около 2% и ниже скользящей средней цены свидетельствует о “перезапроданном” рынке. Объем торговли и открытая по зиция . Обычно цена рассматривается в качестве перв ичного индикатора , а объем торговли и открытая позиция – как вторичные индикаторы . Объем торговли представляет собой чи сло контрактов , заключенных за определенный п ериод . Обычно он включается в дневные граф ики , иногда в недельные , но не используетс я в меся чных графиках . Каждая заключен ная сделка увеличивает этот показатель . Пока сделки отсутствуют , показатель не меняется . Объем торговли считается индикатором , усиливаю щим ценовые тенденции . Высокий объем торговли показывает , что существующая тенденция имее т инерцию и , вероятно , сохраняется . Падение объема торговли может быть сигнало м того , что тенденция теряет силу. Открытая позиция е сть общее число неликвидных контрактов на конец дня . Заключение сделки может увеличит ь этот показатель , сохранить без изменени я или уменьшить . Открытая позиция как бы показывает приток денег на рынок и их отток с рынка . Когда она увеличив ается , деньги притекают на рынок : новые пр одавцы открывают позиции с новыми покупателям и . Это повышает вероятность того , что суще ствующая тенде н ция сохранится . Уменьш ающаяся открытая позиция отражает ликвидирующийс я рынок и возможное изменение тенденции.” [4] “В табл .2 дана интерпретация рынка по трём показателям (цена , объем торговли и открытая позиция ). Таблица 2 Интерпрета ция рынка ценных бума г по показателям Цена Объем торговли Открытая позиция Интерпр етация рынка Повышается Повышается Снижается Снижается Повышается Снижается Повышается Снижается Повышается Снижается Повышается Снижается Прочный Ослабевающий Слабый Укрепляющий В таблице на шли отражение следующие принципы : - объем т орговли имеет тенденцию к увеличению , когда цены движутся в направлении тенденции . При повышательной тенденции объем торговли увели чивается при взлёте цен и снижается при падении . При понижательной тенденции проис ходит обратное ; - противоположное сезонному увеличение откры той позиции при повышательной тенденции свиде тельствует о растущем рынке : новые покупатели выходят на рынок . При понижательной тенде нции увеличение открытой позиции есть результ ат деятельности “ме дведей” : продавцы уход ят с рынка ; - при повышательной тенденции уменьшение открытой позиции указывает на рынок “медве дей”. - при понижательной тенденции уменьшение открытой позиции указывает на рынок ”быков ”. В техническом анализе существует ещё целый ря д методов , использующих теорию волн , теорию циклов и др ., но ни один из методо в не гарантирует эффективного результата.” [6] Глава 3. Прогнозирование конъюнктуры рыка , методы. 3.1. Виды прогнозов “Прогнозирова ние – это научно обоснованные суждения о в озможном состоянии и будущем развит ии того или иного объекта или отдельных его элементов , а также об альтернативных путях , методах , сроках достижения определённого состояния этого объекта . Принципами прогнози рования являются : 1. Системный подход ; 2. научна я обоснованнос ть ; 3. альтернативность и вариа нтность ; 4. выделение генеральной це ли , ведущего звена ; 5. отражение объективных за кономерностей ; 6. достоверность. К функциям прогнозирования относятся : - научный анализ , который включает ретроспекцию (историю развития объекта , идеи или события ), ди агноз (систематическое описание объекта , идеи или события ), проспекцию (разработка прогноза и оценка его достоверности , точности и обос нованности ); - оценка сложившейся ситуации и выявление узловых проблем социально -экономиче ского развития ; - установление причинно-следс твенных связей , их повторяемости в определённ ых условиях и учёт неопределённости ; - мониторинг мирового опы та ; - оценка действия определ ённых тенденций и закономерностей в будущем ; - предвидение , т.е . оп ережающее отображение действительности , основанное на познании действия экономических законов и теорий (с учетом новых социально-экономиче ских ситуаций и проблем развития рынка це нных бумаг ) в форме гипотез и предположени й ; - разработка концепций ра звити я рынка ценных бумаг. Целью прог нозирования рынка ценных бумаг является иссле дование вариантов развития и определение возм ожных перспектив с учётом факторов объективно го и субъективного характера . Задачи прогнози рования развития рынка ценных бумаг следующ ие : - определить будущее рынка ценных бумаг на основе научного анализа ; - выявить главные направл ения развития рынка ценных бумаг с позици и научного предвидения ; - учесть различные фактор ы и обосновать конкретные способы их регу лирования. Основные ви ды пр огнозов развития рынка ценных бу маг классифицируются по следующим критериям : - по масштабу прогнозирования – мировой , национальный и региональный ; - по характеру прогнозиру емых процессов – развития фондовых операций , поведения отдельных участников рынка це нных бумаг и операций с отдельными видами ценных бумаг ; - по функциональному приз наку – поисковый (основан на условном про должении в будущее тенденций развития в п рошлом и настоящем ) и нормативный (разрабатыва ется на базе заранее определённых целей , т .е . о т заданного состояния в будущем к существующим тенденциям его изменения в свете определённой цели ); - по способам представлен ия результатов – точечный (предполагает един ственное сочетание показателей ) и интервальный (предполагает набор показателей в заданн ых интервалах ); - по степени пространстве нной и временной согласованности результатов прогнозов одномерный ( по отдельным объектам без последующего соглас ования результатов ), многомерный (по отдельным объектам с последующим согласованием результатов ), перек рёстный (с установлением причинно-сл едственных связей и зависимостей и имитацией возможного взаимодействия ) и сквозной (с имитацией поведения совокупности объектов ); - по срокам – краткосрочный , ил и текущий (на срок менее 1 года ), среднесрочн ый (на срок 1-3 года ) и долгосрочный ( на срок более 3 лет ). Для построения краткос рочного , или текущего , прогноза применяется те хнический анализ . Для разработки среднесрочного и долгосрочного прогнозов эффективен фундамент альный анализ ; - по содержанию – ко нъюнктурный и исследовательский. Цель конъюнктурного прогноза – определение возможностей проведения фондовы х операций , прежде всего покупки и продажи по наиболее выгодным ценам . Конъюнктурный прогноз позволяет определить варианты рационал ьных инвестиций . Различают ст атический и динамический подход к прогнозированию конъюн ктуры . Статический подход подразумевает рассмотре ние экономических явлений , по существу , без их изменения во времени , а динамический – в процессе их изменения во времени . Горизонт конъюнктурного прог н оза обычно мал , т.к . ситуация на рынке ценных бумаг меняется очень быстро. Основными направлениями конъюнктурного прог ноза являются : 1. графическое моделирование , которое позволяет графически определить возможные напр авления развития фондового рынка ; 2. л огическое моделиров ание ; 3. машинная компьютерная им итация. К основным этапам разработки конъюнктурного прогноза от носятся : - изучение тенденций и динамики развития рынка ценных бумаг ; - отслеживание колебаний спроса и предложения ; - установление основных причин колебания ; - выявление факторов , оказ ывающих определяющее влияние на колебания ; - определение будущих тен денций развития. Конъюнктурные прогнозы широко используются участниками бир жевых торгов для планирования фондовых операц ий , выбора вариантов про ведения торгов , обработки схем инвестирования в ценные бум аги . Научно обоснованные конъюнктурные прогнозы особенно эффективны в условиях стабильной экономики с чётко прослеживающимися тенденциями . В условиях неустойчивого рынка конъюнктурны е прогнозы важн ы как инструмент вариантного регулирования эффективности фондовых операций на бирже. Цель исследовательского прогноза – научная систематизация информации о состоянии объекта и закономерных причинно-следс твенных связях , определяющих его изменения в будущем. ” [5] 3.2. Методика прогно зирования “ Методика прог нозирования фондового рынка включает совокупност ь различных методов и приёмов разработки прогнозов . Основными методами прогнозирования явл яются экспертные , логическое моделирование , статис тические (экстра поляция и интерполяция , ин дексный ), нормативный , фактографический , программно-целе вой методы . Экспертные методы прогнозирования достаточно широко применяются . Метод Дельфи являе тся самым распространенным методом экспертной оценки будущего . Сут ь этого мет ода состоит в организации систематического сбора мнений экспертов и их обобщения . Выработаны специальные математико -статистические приемы обработки различных оценок в сочетании со строгой процедурой обмена мнениями , обеспечивающей по возможности бесп ристр а стность суждений . Ученые предло жили способ , повышающий эффективность метода путём его комбинации с методами сетевого планирования. Экспертами выступают высококвалифицированные специалисты или коллективы профессиональных анал итиков , известных консалтинговых компаний и агентств . Эксперты в процессе прогнозировани я развития рынка ценных бумаг опираются н а так называемые методы тренда и методы анализа причинных связей . На методах тренда построен пас сивный прогноз , который основан на изучении тенденций рынка цен ных бумаг . На методах анализа причинных связей , лежащих в основе фундаментальн ого анализа , базируется целевой , или условный , прогноз. Операции с ценными бумагами предполагают глубокое знание соответствующих рынков , умен ие анализировать их тенденции и прогн озировать ситуацию в будущем . Все участники рынка ценных бумаг планируют свои операции только после тщательного анализа. Статистические методы прогнозирования развития рынка ценных бумаг основаны на построении фондовых индексо в , расчете показателей дисперс ии , вариации , ковариации , экстраполяции и интерполяции . Фондовые индексы являют ся самыми популярными во всём мире обобща ющими показателями состояния рынка ценных бум аг . Индексы Доу-Джонса и “Стандард энд Пур ” в США , индекс “Рейтер” в Великобритании , индекс “Франкфуртер альгемайне цайтунг ” в Германии и другие являются основны ми индикаторами , по которым можно судить о б общем состоянии рынка ценных бумаг и экономики страны в целом . По фондовым и ндексам можно проанализировать изменение положен ия дел в отдельн ы х сегментах рынка ценных бума , на региональных и отрас левых фондовых рынках , у отдельных эмитентов . Фондовые индексы показывают изменение соотн ошения между текущим и предыдущем базисным состоянием развития анализируемой части рынка ценных бумаг . Показател и дисперсии позволяют судить об абсолютной колеблемости , а показатели – об относительной колебл емости инвестиционного риска на рынке ценных бумаг . Методы логического моделиров ания используются преимущественно д ля качественного описания развития прогнозиру емого объекта . Они основаны на выявлен ии общих закономерностей развития рынка ценны х бумаг и выделении наиболее важных долго срочных проблем перспективного развития , определе нии главных путей и последовательности решени я данных проблем . Логическое моделиро в ание включает : 1. Разработку сценариев , содержащих описание последовательности , условий решений , взаимосвязей и значимости событий ; 2. Метод прогнозирования по образу (корпо ративный метод ); 3. Метод аналогий. Логическое моделирование на перспективу д олжно учитывать степень детализации показателей и целей и основываться на ком плексном , системном подходе. Экономико-ма тематическое моделирование базируется на построении различных мо делей . Экономико-математическая модель – это определённая схема развития рынка ценных бумаг при заданных условиях и обстоятельст вах . При прогнозировании используют различные модели (однопродуктовые и многопродуктовые , статис тические и динамические ,натурально-стоимостные , ми кро - и макроэкономические , линейные и нелинейн ые , глобальны е и локальные , отраслевы е и территориальные , дескриптивные и оптимиза ционные ). Наибольшее значение в прогнозировании имеют оптимизационные модели (модели экстремума ). Оптимизационные ( или оптимальные ) модели представляют собой си стему уравнений , которая кро ме ограничени й (условий ) включает также особого рода ур авнение , называемое функционалом , или критерием оптимальности . С помощью такого критерия на ходят решение , наилучшее по какому-либо показа телю. Прогнозировани е рынка ценных бумаг с помощью трендовых мод елей о сновано на разложении показателей , представленных временным рядом на три компоненты : тренд , годовая (волновая ) и остаточная . Тренд рас сматривается здесь как непрерывная функция от времени , годовая компонента является дискрет ной функцией от времени , к оторая накла дывается на тренд , остаточная компонента по гипотезе является случайным стационарным проце ссом . Решение задачи прогнозирования рынка це нных бумаг можно подразделить на следующие основные этапы : анализ временных рядов рынк а ценных бумаг , набор с оответствующи х методов и формулирование предпосылок для выделения функции тренда , прогнозирование тренд ов , анализ остаточной компоненты . Из-за разнооб разия методов прогнозирования временных рядов , трендовых моделей (аддитивных , мультипликативных , смешанны х ), критериев выбора оптимальн ых показателей возникает необходимость комбинаци и прогнозов , учитывающих специфику различных методов прогнозирования. Существуют , по крайней мере , две группы факторов , влия ющих на качество прогнозов : 1. Связанные с подготовкой, обр аботкой и анализом информации ; 2. Связанные с качеством построения модели , ее соответствием прогнозируе мому процессу. Кроме того , при прогнозировании необходимо учитывать ош ибки исходных данных , модели прогноза , согласо вания , стратегии , которые заключа ются в расхождении данных прогноза и фактических данных . Ошибки исходных данных связаны главны м образом с неточностью измерений , некорректн остью выборки , недостоверностью показателей . Ошибк и модели возникают из-за неправильного подбор а целевой функции и с и стемы о граничений , из-за низкого качества экспертизы . Ошибки согласования вызваны несопоставимостью ме тодик расчёта отдельных показателей в разных отраслях и регионах . Ошибки стратегии пре допределены неправильным выбором концепции прогн оза. Экспериментальн ым методом прогнозировани я является машинная имитация на ЭВМ . Машинная имитация предпол агает построение модели изучаемого объекта , с истемы , события , которая затем преобразуется в программу ЭВМ . В ЭВМ вводят необходимые данные и анализируют их в динамике . ( статистический анализ ), под влиянием ряда факторов (факторный анализ ), во взаимодействии с другими данными (системный анализ ), в определённых условиях экстремума (оптимизационный анализ ). Машинная имитация применятся при прогнозировании сложных процессов , систем и объектов , на предварительном этапе преобразо вания и эксперимента , при разработке долгосро чных и среднесрочных прогнозов . Статистическая имитация позволяет определить относительное зн ачение отдельных факторов , условий ввода новы х параметров , влияю щ их на конечный результат . Машинная имитация может быть о рганизована в форме игры. Фактографический метод прогнозирования основан на тщательном изучении публикуемых , сообщаемых в средствах массовой информации фактов , их сопоставлении и анализе. Программно-ц елевой метод широко использовался в России в 1990-е годы в процессе приватизации и ак ционирования предприятий . Данный метод основан на разработке конкретных программ под опре делённую цель , например , программ приватизации. Процесс построения прогнозов дели тся на две части : 1. Определени е специфики прогнозов , их целей и варианто в использования ; 2. Выбор метода прогнозирования и математического аппарата его информационного обеспечения. Возможности использ ования конкретного метода прогнозирования завися т н е только от уровня профессионально й подготовленности специалистов , но и от д остоверности , полноты используемой информации.” [4] Таблица 3 “Сравнительная хара ктеристика методов прогнозирования развития рынка ценных бумаг” [6] Название метода Исходная инф ормационная база Способы и приёмы осущес твления Форма конечного результата 1. Экспертный Личные мнения экспертов , коллекти вная экспертная оценка Опрос , интервью , ан кетирование Экспертная оценка 2. Аналитический Сведения СМИ , ФКЦБ , региональны х отделений ФКЦБ Сравнительный анализ Аналитические расчеты 3. Исторической аналогии Исторические сведения Установление аналогий Сценарий развития рынка ценных бумаг 4. Экономико-математ ическое моделирование Данные фундаментального анализа Расчет экономико-математич еских зависимостей Модель 5. Статистический Данные статистической отчётности Расчет индексов , корреляции , регрессии , дисперсии , вар иации , ковариации Фондовые индексы , корреляци онно-регрессионная зависимость 6. Графический Данные технического анализа Пост роение графиков Тренды 7. Программно-целевой Данные органов стат истики , экспертов , аналитиков о состоянии рынк а ценных бумаг Определение цели , построен ие дерева целей и дерева ресурсов Пр ограмма Глава 4. Факторы , влияющие на конъюнктуру рынка це нных бумаг 4.1. Макроэкономиче ские показатели деловой активности “Макроэкономич еские показатели деловой активности влияют на конъюнктуру биржевого рынка , так как бирж и функционируют в условиях конкретной макроср еды . Эти показатели можно разделить на три группы : 1. опережающие ( leading ) 2. совпадающие ( coincidental ) 3. отстающие ( lagging ) индикаторы Изменение о пережающих показателей происходит ранее изменени й экономической конъюнктуры страны , поэтому они представляют наибольший и нтерес для прогнозировани я . Изменения сов падающих индикаторов происходит одновременно с циклическими колебаниями , а отстающих индикатор ов – после этих колебаний. В западной практике пользуются агрегатн ыми индексами , усредняющими периоды опережения входящих в них индикаторов . Напр имер , Бюро экономического анализа Министерства торго вли США ежемесячно публикует такой индекс , составленный из 11 макроэкономических индикаторов , среди которых средняя продолжительность рабоче й недели в обрабатывающей промышленности , объ ем заказов на прои з водство потреб ительских товаров , сумма контрактов на сооруж ение промышленных объектов и изготовление обо рудования , объем заказов на товары длительног о пользования , фондовый индекс “Стандард энд Пур -500” , денежный агрегат , индекс потребите льских ожиданий и др . Считается , чт о в целом опережение агрегатного индекса составляет 6 месяцев . Публикация данного индекса оказывает большую помощь американским финансов ым аналитикам , хотя его недостатком является краткосрочность опережения цикла. Важнейшим обобщающим по казателем эк ономической активности за определённые периоды времени служат валовой национальный продукт (ВВП ) и валовой внутренний продукт (ВВП ). Динамика этих высококоррелированных показателей отражают разные фазы экономического цикла – кризиса , депресси и , оживления и подъёма , что позволяет с известной точностью предсказывать изменения объема отраслевых пр одаж . Вместе с тем , по определению ВНП отражает совокупный доход страны и поэтому предпочтителен для прогнозирования объема прод аж отраслей потребительс к ого сектора . В свою очередь , ВВП относится к произ водству товаров и услуг внутри страны и , следовательно , на его базе желательно оцени вать будущие продажи предприятий , производящих полуфабрикаты , сырьё , оборудование и т.п . Кро ме того , ВВП используется в м ежд ународных сравнениях.” [6] Заключение Перспективы совершенствования методов анализа и увеличения точности прогнозов. В классичес ком техническом анализе уже существует нескол ько направлений , работа в которых обещает уве личение точности пр огнозов , снижение риска от сделок , увеличение доходов . Это подбор параметров для уже имеющихся индикаторов , поиск наиболее удачных комбинаций индикаторов , а также создание новых . Работа в этих направлениях активно ведется в США , на ро д ине боль шинства методов технического анализа. “Быстрое р азвитие компьютерных технологий открывает новые перспективы для работ в области прогнози рования ситуаций на финансовых и товарных рынках . Наиболее значительным прорывом в эт ой области большинство спец иалистов счита ют развитие нейрокомпьютинг. Ней рокомпьютинг - это научное напр авление , занимающеес я разработкой вычислительных с ?истем шестого поколения - нейрок ?омпьютеров , которые состоят из большого чис ла параллельно работающих прост ?ых вычислительных элеме нтов ( нейронов ). Элемент ?ы связаны меж ?ду собой , обра ?зуя нейронную сеть . Они в ?ыполняют единообраз ные вычислительные действия и не требуют внешнего упр авления . Большое число параллельн ?о работающих вычислительных э ?лементов обеспечива ют высокое бы стродействие. В настоящее время разработка нейрокомпьютеров веде тся в большинстве промышленно развитых стран . Нейрокомпьютеры позволяют с высокой эффекти вностью решать целый ряд "интеллектуальных " за дач . Это задачи распознавания образов , адаптив ного управления , прогноз и рования (в т.ч . в финансово-экономической сфере ), диагностики и т.д . Нейросеть – эт о компьютерная программа , имитирующая способность человеческого мозга классифицировать примеры , делать предсказания или принимать решения , основываясь на опыте прошлого . Ст ремитель ное развитие технологии нейронных сетей и генетических алгоритмов началось лишь в ко нце 80-х годов , и пока остается уделом н емногочисленной группы специалистов , как правило , теоретиков в области искусственного интелле кта . Но в России уже начали по я вляться нейронные сети , хорошо зарекоменд овавшие себя на Западе , ведутся разработки собственных программ , для прогнозирования самых различных событий . Упрощая , технику применени я нейронных сетей для прогнозов на фондов ом рынке можно условно разбить на сле д ующие этапы : - подбор базы данных, - выделение «вх одов» (исходные данные ) и «выходов» (результаты прогноза ). Входами можно сделать цены отк рытия , закрытия , максимумы , минимумы за какой-то период времени , статистика значений различны х индикаторов (наприме р , индексы Доу Д жонса , Никкей , комбинации курсов валют , доходно сть государственных ценных бумаг , отношения ф ундаментальных и технических индикаторов и др .), обычно выбирается от 6 до 30 различных пара метров . Количество выходов рекомендуется делать как мож н о меньше , но это мо гут быть цены открытия , закрытия , максимумы , минимумы следующего дня, - выделение в массиве данных тренировочных и экзаменационных участков, - обучение нейр осети : на этом этапе нейронная сеть обраба тывает тренировочные примеры , пытаетс я да ть прогноз на экзаменационных участках базы данных , сравнивает полученную ошибку с от ветом , имеющимся в примере (базе данных ), а также с ошибкой предыдущего этапа обучен ия и изменяет свои параметры так , чтобы это изменение приводило к постоянному умен ь шению ошибки. - введение срок а прогноза, - получение зна чения прогнозируемых данных на выходе нейросе ти.” [1] Список испо льзованной литературы 1. www . rcb . ru 2 . Джон Дж . Мэрфи Технический ан ализ фьючерсных рынков : теория и практика . – М .: Диаграмма , 2000 г. 3. Эрлих А. . Т ехнический анализ товарных и финансов ых рынков . – М .: ИНФРА-М , 1996 г. 4 . Бердникова Т.Б. Рынок ценных бумаг и биржевое дело . – М .: ИНФРА-М , 2002. 5. Бердникова Т.Б . Прогнозирование экономического и социального развития . – Белгород , 1991. 6 . Бердникова Т.Б. Рынок ценных бумаг . – М .: ИНФРА-М , 2002 7 .Бланк И. Ф инансовый рынок . Т .1 – Киев , 2000 8. Бестужев-Лады И.В. Рабочая книга по прогнозированию . – М .: Мысль , 1982
© Рефератбанк, 2002 - 2017