Нагин А.А. Адаптивные модели в задачах анализа и прогнозирования финансовых активов - файл n1.doc

Нагин А.А. Адаптивные модели в задачах анализа и прогнозирования финансовых активов
скачать (2066.4 kb.)
Доступные файлы (16):
n1.doc70kb.28.05.2006 22:24скачать
n2.doc228kb.28.05.2006 22:24скачать
n3.doc216kb.28.05.2006 22:24скачать
n4.doc258kb.28.05.2006 22:24скачать
n5.doc678kb.28.05.2006 22:24скачать
n6.doc1113kb.28.05.2006 22:24скачать
n7.doc499kb.28.05.2006 22:24скачать
n8.doc3093kb.28.05.2006 22:24скачать
n9.doc457kb.28.05.2006 22:24скачать
n10.doc637kb.28.05.2006 22:24скачать
n11.doc29kb.28.05.2006 22:24скачать
n12.doc119kb.28.05.2006 22:24скачать
n13.doc261kb.28.05.2006 22:24скачать
n14.doc56kb.28.05.2006 22:24скачать
n15.doc41kb.28.05.2006 22:24скачать
n16.doc22kb.28.05.2006 22:24скачать

n1.doc






ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Прогноз, признаваемый как необходимый инструмент инвестиционных решений, в то же время у большинства инвесторов вызывает недоверие. От него ждут точности, но, как правило, наступившая на рынке реальность не совпадает с прогнозными оценками. Такая ситуация стимулирует исследования, ориентированные на разработку методов, обеспечивающих при выполнении определенных условий более высокую точность. В рамках этих исследований аналитики рынка ценных бумаг продолжают поиски универсального инструмента, с помощью которого удастся приоткрыть тайные механизмы формирования стоимости финансовых активов.

Результаты, достигнутые на этом пути, радовали и огорчали инвесторов. Наибольшее развитие получила так называемая «линейная парадигма», согласно которой ожидаемые на рынке прибыли должны иметь приблизительно нормальное распределение и быть независимыми. В соответствии с этой парадигмой были разработаны такие модели, которые и по сей день лежат в основе подавляющего большинства практических руководств по финансовому менеджменту. Речь, прежде всего, идет о таких широко известных моделях, как САРМ и АРТ.

Однако, несмотря на плодотворное развитие данной теории, до сих пор не все рыночные эффекты находят удовлетворительное объяснение. В поисках этих объяснений все большее внимание в последнее время уделяется исследованию финансовых рынков с использованием методов нелинейной динамики. Наиболее популярным из них стал метод нормированного размаха Херста, позволяющий устанавливать степень устойчивости временного ряда, а следовательно, гарантировать и его надежную экстраполяцию.

Широкую известность также получила и нелинейная статистическая модель Веге – Изинга, предполагающая, что вероятностное распределение изменений доходностей рынка во времени базируется не только на фундаментальных экономических условиях, но и на «групповом сознании» рынка.

Значительные успехи достигнуты и в эконометрических исследованиях финансового рынка, что особенно ценно, поскольку именно они обеспечивают эмпирическую проверку рационалистических гипотез.

Во всех этих исследованиях доминирующей продолжает оставаться проблема прогнозирования основных характеристик финансового рынка. Широкомасштабное использование электронных торговых систем, естественно, повысило быстротечность всех процессов, протекающих на финансовом рынке. Это требует новых моделей и новых подходов. Какие из них станут перспективными – сложный вопрос. Любой поиск ответа, бесспорно, актуален, а значит, актуальна и тема диссертационного исследования, в рамках которого предлагается обратиться к принципам адаптивного моделирования, реализующим идею соответствия модели закономерностям, доминирующим на рынке в последнее время.

Работа выполнялась в соответствии с комплексной программой научных исследований кафедры информационных технологий и математических методов в экономике Воронежского государственного университета «Математическое моделирование и информационные технологии в управлении экономическими процессами».

Степень разработанности проблемы. Значительный вклад в исследование рынка ценных бумаг и развитие теории инвестиций в целом внесли, прежде всего, лауреаты Нобелевских премий (Дж. Тобин (1981), Г. Марковиц (1990), У.Ф. Шарп (1990), М. Шоулс (1997), Р. Ингл (2003)), а также ряд других зарубежных (Г. Дж. Александер, Дж. В. Бейли, Г. Дженкинс, Дж. Линтнер, Д. Мерфи, Дж. Моссин, Д. Нельсон, С. Росс и др.) и отечественных (Л.О. Бабешко, А.В. Воронцовский, В.Н. Едронова, Ю.П. Лукашин, Я.М. Миркин, А.О. Недосекин, Е.М. Четыркин, Л.П. Яновский и др.) ученых.

Создание аппарата адаптивного моделирования социально-экономических процессов было начато Р. Брауном, Р.Майером, И.И. Перельманом и продолжено Н.С. Райбманом, В.М. Чадеевым, В.П. Бородюком, Э.К. Лецким, Ю.П. Лукашиным, Е.М. Левицким, А.С. Корхиным, В.В. Давнисом, Г.Б. Шишкиным, В.В. Цыгановым и другими.

Разрабатываемые в диссертации адаптивные модели ориентированы на прогнозирование мультитрендовых процессов, протекающих на финансовых рынках. Такие модели ранее не предлагались.

Целью диссертационного исследования является развитие математического аппарата анализа и прогнозирования стоимости финансовых активов на основе моделей с многоуровневой структурой адаптивного механизма.

Поставленная цель определила следующие задачи исследования:

Объектом исследования является рынок ценных бумаг и его финансовые инструменты.

Предмет исследования математический аппарат оценки, анализа и прогнозирования стоимости финансовых активов.

Теоретическую и методологическую основу исследования составили труды отечественных и зарубежных ученых по вопросам анализа рынка ценных бумаг, принятия инвестиционных решений, эконометрического моделирования финансовых процессов, адаптивного социально-экономического прогнозирования. Были использованы материалы периодической печати, законодательные акты, Интернет-ресурсы, в частности, данные, размещенные на официальном веб-сайте Российской торговой системы (http://www.rts.ru). Эти данные составили эмпирическую базу исследования.

При выполнении диссертационной работы применялись методы нелинейной динамики, адаптивного прогнозирования социально-экономических процессов, эконометрического моделирования.

Диссертационная работа выполнена в рамках п. 1.6. «Математический анализ и моделирование процессов в финансовом секторе экономики …», п. 1.9. «Разработка и развитие математических методов и моделей анализа и прогнозирования развития социально-экономических процессов общественной жизни…» паспорта специальности 08.00.13 – «Математические и инструментальные методы экономики».

Научная новизна исследования состоит в разработке прогнозных моделей с многоуровневой структурой адаптивного механизма, адекватно отражающих мультитрендовые процессы на финансовых рынках.

Научную новизну содержат следующие результаты диссертационного исследования:

  1. модели с многоуровневой структурой адаптивного механизма, позволяющие осуществлять идентификацию мультитрендовых процессов, которые характеризуются разным темпом смены закономерностей своего развития;

  2. прогнозные модели стоимости финансовых активов с регулируемой реакцией адаптивного механизма, в которые заложена возможность комбинирования динамических характеристик процессов с субъективной оценкой ожидаемых изменений, что позволяет с достаточно высокой вероятностью предсказывать развороты трендов. Их программная реализация представляет собой человеко-машинный вариант прогнозной модели;

Апробация результатов работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на: семинарах и научных сессиях в Воронежском государственном университете; Международной научной школе-семинаре «Системное моделирование социально-экономических процессов» (Мстера, 1999; Дивноморск, 2000; Королев, 2002); V Международной научно-практической конференции «Новые технологии в управлении, бизнесе и праве» (Невинномысск, 2005); Международной научно-практической конференции «Экономическое прогнозирование: модели и методы» (Воронеж, 2005, 2006); VI Международной научно-практической конференции «Методы и алгоритмы прикладной математики в технике, медицине и экономике» (Новочеркасск, 2006), а также на общероссийских и региональных конференциях.

На защиту выносятся следующие положения:

Практическая значимость работы определяется тем, что сформулированные выводы и предложения, разработанные модели и алгоритмы могут быть использованы финансовыми учреждениями, частными инвесторами, разработчиками информационно-аналитических систем, другими субъектами рынка ценных бумаг в качестве инструментария для получения дополнительной информации, способствующей повышению степени обоснованности инвестиционных решений.

Предложенные методы, модели и программы прошли успешную верификацию на реальных финансовых временных рядах (в частности, котировок акций таких российских компаний, как ОАО «РАО ЕЭС», ОАО «Сургутнефтегаз», ОАО «Газпром», ОАО ГМК «Норильский Никель»).

Отдельные результаты диссертационного исследования нашли применения в практической деятельности ОАО Банк «СКТ», что подтверждается актом внедрения. Они могут быть также использованы при подготовке экономистов и менеджеров в курсах: «Математические модели финансового анализа», «Финансовый менеджмент», «Модели и методы социально-экономического прогнозирования».
Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 13 печатных работ. В работах, выполненных в соавторстве, соискатель изложил авторский подход к прогнозированию финансово-экономического развития предприятия; осуществил компьютерное моделирование финансово-экономической деятельности предприятия; разработал имитационную модель для прогнозирования финансово-экономической деятельности предприятия; предложил подход к определению ожидаемых объемов спроса на продукцию на основе использования логистической функции; описал сценарный подход к прогнозированию доходности предприятия и определил специфику такого подхода; изложил основные этапы методики определения ситуации, когда возникает необходимость изменения структуры портфеля; предложил адаптивный вариант модели оценки финансовых активов и показал его преимущества; предложил в качестве дополнительной характеристики риска использовать энтропию; разработал один из возможных вариантов стратегии улучшения финансово-экономического состояния фирмы; дал формальное описание механизму, реализующему в рамках мультитрендовой модели расщепление прогнозной траектории на варианты ожидаемого будущего.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы из 153 наименования, в т.ч. англоязычных – 43, и приложений. Основной текст изложен на 146 страницах, содержит 25 таблиц, 24 рисунка.

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, определены предмет и объект исследования, сформулирована цель и поставлены задачи, решение которых необходимо для ее достижения, раскрыта научная новизна и практическая значимость результатов исследования.

В первой главе раскрыты проблемы прогнозирования рынка ценных бумаг и его финансовых инструментов, приведен аналитический обзор современных подходов к оценке стоимости финансовых активов, разработанных в рамках как линейной, так и нелинейной парадигмы.

Во второй главе показано развитие аппарата адаптивного прогнозирования, определена специфика адаптивного моделирования мультитрендовых процессов, разработаны прогнозные модели стоимости финансовых активов с многоуровневой структурой адаптивного механизма, а также модели с регулируемой реакцией адаптивного механизма.

В третьей главе предложена методика адаптивного анализа динамики равновесных цен на финансовые активы, разработаны прогнозные модели с адаптивной регрессией условно гетероскедастичных остатков, на основе адаптивных принципов модифицирована классическая модель оценки финансовых активов.

В заключении изложены основные научные результаты и выводы диссертационного исследования.

Учебный материал
© bib.convdocs.org
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации