Диссертация (1138150), страница 14
Текст из файла (страница 14)
ВВеликобритании отказ от саморегулирования произошел уже 1997году.Несмотрянапотенциальнуювозможностьвычисленияколлективных предпочтений профучастников данных юрисдикций,отсутствиеилиполитическая«слабость»саморегулируемыхорганизаций как единого центра принятия решений СРО может96привести к ошибкам в выводах. С этой точки зрения такжезатруднительно осуществить выборку профучастников Канады, где донедавнего времени существовало несколько центров принятиярешений, распределенных по провинциям, в каждой из которыхработала своя СРО.В течение последних 20 лет произошел ряд важных событий впрактикерегулированияисаморегулированиянациональныхфинансовых рынков. Прежде всего, это изменение структуры доходовпрофучастников рынка в связи с ростом индустрии по управлениюактивами и изменением баланса между брокерской деятельностью идеятельностью по управлениюактивами.
Важные события этогопериода связаны с коммерциализацией ведущих мировых фондовыхбирж, в числе которых основные биржи США. Коммерциализацияпереформатировала систему стимулов СРО в регулятивной области иобострила проблему конфликта интересов. В итоге в США былисозданы «независимые» от коммерческой деятельности СРО.В этой связи в качестве исследуемого периода для оценкиглубины конфликта интересов СРО и коллективных предпочтений иполезностей выбран период со 2 января 1991 года по 31 декабря 2010года. Квантификация пространства неэффективности рынка на основе(2.1) проводится на основании ежедневной выборки национальногоиндекса США S&P500 на скользящем базисном периоде.В качестве портфелей профучастников-членов СРО США, наоснове которых выявляются их индивидуальные и коллективныепредпочтениявотношениинеэффективностирынка,взятыежедневные данные ―Bloomberg‖ по взаимным фондам.
В выборкуфондов отобраны только активно управляемые (неиндексные) фондыакций по критерию их полной географической локализации натерритории США (в фонд входят акции только американских97компаний, и фонд может быть приобретен только на территорииСША). Фонды, не имевшие ежедневных данных, начиная со 2 января1991 года, исключались. Таким образом, первоначально в выборкуотобранофонда и, среди которыхпредставлены такие игроки рынка, как Goldman Sachs, JP Morgan иMorgan Stanley, входящие в список ведущих банков США (―bulgebracket‖), а также крупнейшая инвестиционная фирма FidelityInvestments. В выборку попали как фонды с длительной историей(дата запуска фондов – 2 мая 1970 года), так и новые фонды (запусксостоялся 2 января 1991 года) на дату начала исследуемого периода.Все профучастники выборки являлись действующими членаминациональной СРО США – FINRA.Данные по индексу и каждому фонду включали 5041ежедневных наблюдений.
Выборка была разбита налет,, и оценка интервалов предпочтений в отношениинеэффективности рынка и глубины конфликта СРО проводитсяотдельно для каждого года. В качестве скользящего периода, накотором оцениваются неэффективность рынка и предпочтенияпрофучастников-членовСРО,выбираютсядватипичныхдляфинансового анализа базисных периода, равные одной (5 дней) и двум(10 дней) торговым неделям.Попавшиеввыборку254фондапринадлежат109профучастникам. Чтобы исключить избыточность информации о 50профучастниках, на которых приходилось более одного фонда извыборки, на определенном этапе исследования (начиная с этапавыявления коллективных предпочтений) было проведено сокращениеколичества исследуемых фондов.Сокращение проводилось по принципу наибольшей стоимостичистых активов фонда (NAV).
Ежегодно на выборке, среди всех98фондоводногопрофучастникавкачествепредставительноговыбирался фонд с наибольшим показателем NAV на первую дату года(фактически с наибольшей стоимостью портфеля под управлением).Практически для всех фондов максимальное NAV демонстрировалиодни и те же за редким исключением фонды.Оценка несклонности к рискупрофучастников проводиласьна основе базы опционов на индекс S&P500 (SPX) компании―Historical Option Data‖. Временная длина базы опционов совпадает сдлиной исследуемого периода.Данные по опционам необходимо предварительно обработать[16].Оценкаобъективныхриск-нейтральныхраспределенийпроводится только на основе колл-опционов, некоторые из которых(колл-опционы в деньгах, in-the-money) могут иметь невернуюценовую информацию по причине практического отсутствия сделок сними.
Объем торгов такими колл-опционами не превышает 20 сделокза день, в то время как с пут-опционами с теми же параметрами можетсовершаться около 2500 сделок в день. Искажение цен колл-опционоввносит существенные ошибки на этапе вычисления, что можетпривести к неверным итоговым результатам.В этой связи будем восстанавливать равновесные цены коллопционов из цен пут-опционов с помощью соотношения паритета«пут-колл», которое практически всегда выполняется на рынкеопционов на индекс S&P500 [16]:Поскольку весьма трудно отыскать цену фьючерса, у которогосрок истеченияв точности совпадает с соответствующим емуопционам (бумаги торгуются на разных биржах, фьючерсы – на CME,99а опционы на CBOE), то на основе паритета активно торгуемых паропционов (at-the-money), количество торговых сделок с которымидостигает в некоторые дни 5000, в соответствии с соотношением(2.32) восстановим вмененную цену фьючерса.
После этого наоснове полученных вменѐнных цен фьючерсов для соответствующихсроков истеченияи цен исполнениярассчитаем все ценынеликвидных опционов «колл» (« в деньгах») из ликвидных цен «пут»(«вне денег»).В результате вся информация, скрытая в ценах «пут», теперьсодержится в ценах «колл». Опционы после этой процедуры вдальнейшем не рассматриваются.На основе разработанных инструментов анализа механизмовсаморегулирования и их основного предела, конфликта интересов, вследующей главе проводится исследование поведения СРО на основеобъективныхданныхфинансовогорынкаСША.Модельныерезультаты сравниваются с текущей регулятивной практикой СРОСША.РешенияСРОсопоставляютсясколлективнымипредпочтениями ее профучастников-членов.
Изучается влияниепредпочтений СРО в отношении неэффективности рынка на качествоинституционального устройства системы регулирования экономики.100ГЛАВА 3.ПРЕДПОЧТЕНИЯВОТНОШЕНИИНЕЭФФЕКТИВНОСТИ РЫНКА СРО, ГЛУБИНА КОНФЛИКТАИНТЕРЕСОВИЕЕВЛИЯНИЕНАКАЧЕСТВОИНСТИТУЦИОНАЛЬНОГО УСТРОЙСТВА ЭКОНОМИКИ3.1. Оценка параметров распределений доходности индексанационального финансового рынкаВ соответствии с поставленной в разделе 2.1 задачей напервоначальном этапе необходимо задать количественную мерунеэффективности рынка как пространства последствий принимаемыхрешений СРО с тем, чтобы получить возможность дальнейшегоопределенияпредпочтенийпрофучастников-членовСРОнаиндивидуальном и коллективном уровнях, а также глубины конфликтаинтересов в СРО.Вкачествеколичественноймерыпространстванеэффективности рынка используется интегральная характеристикаотклонений текущих распределений рынка от нормальности на основеинформационного расстояния Кульбака – Лейблера (2.1).
Оценкавеличины отклонений проводится ежедневно на скользящем базисномпериоде по индексу S&P500 со 2 января 1991 года по 31 декабря 2010года. Вычисления проводятся для двух базисных периодовторговых дней.На первом этапе (рис. 2.4) необходимо оценить центральныемоменты выборок скользящего периодаоптимальный параметр сглаживания«истинных»распределенийпо, а также вычислитьдля последующей оценкиметодуоконСтандартные отклонения скользящих выборокПарцена(2.2).используются дляоценки обоих типов распределений.101Вычисление интеграла (2.1) на каждом шаге проводитсячисленно с помощью метода Симпсона6. Пределы интегрирования, накоторые заменяются бесконечные пределы интеграла (2.1) для целейчисленного метода, находятся из условия равенства единице интегралафункции плотности вероятности распределения Парцена (2.2) с.
Нижние и верхние пределы интегрированияточностью допринимаются равными по модулю.Важным этапом является оценка оптимальных параметровсглаживания(2.5) на скользящем периоде. Функция максимальногоправдоподобияперекрестнойасимптотическоесглаживанияприближениепроверкик(2.4)обеспечиваетоптимальномупараметруи, как правило, определена на таком полубесконечноминтервале, что. Нижняя границадля функцийнаскользящих выборках принимает различные значения: на недельном (5дней) периоде значениесоставляет 0,3 для 98% подвыборок, а дляостальных 2% выборок; на двухнедельном периоде (10 дней)значение составляет 0,25 для 97,5%, в то время как для остальных2,5% –.Это означает, что около 100 из 5030 выборок имеют максимумфункции правдоподобия0,25), а значенияна границе интервала, т.е.0,3 (илидля остальных выборок превышают граничноезначение. Для упрощения процедуры оптимизации при поискепараметра сглаживанияна 5030 подвыборках будем считать, чтоточностью в 2% и 2,5% данных в первом и во втором случаяхсоответственно можно пренебречь.Результатырасчетов(математических ожиданийпараметровраспределенийи стандартных отклонений подвыборок6Точность результата зависит от количества отрезков, на которое делится область интегрирования.В расчетах количество отрезков принято равным 500, что приводит к достаточной точностирезультата.102, а также параметров сглаживанияпредставлены в табл.
3.1. Всреднем математические ожидания и медианы выборок на обоихбазисных периодах совпадают. Максимум стандартного отклонения поподвыборкам несколько ниже для 10-тидневного базисного периода,чем для 5-тидневного, а среднее значение этого параметра, наоборот,выше. Остальные характеристики между параметрами распределенийпо базисным периодам различаются несущественно.Таблица 3.1Параметры распределений и параметр сглаживания на скользящембазисном периодеПериодПеременнаяМ.о.подвыборки,5 дней Ст.о.подвыборки,ПараметрМ.о.подвыборки,10 дней Ст.о.подвыборки,ПараметрСр.знач.Ст.откл.МинимумМедианаМаксимум0,030,49-3,970,053,560,870,650,060,707,491,060,260,301,171,240,030,33-2,950,051,980,950,630,150,796,130,800,210,250,881,05В таблице представлена результирующая статистика для 5030 выборок на двух скользящихбазисных периодах (5 и 10 дней) в период с 2 января 1991 года по 31 декабря 2010 года.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
