Автореферат (1150939), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Эконометрические методы позволяютполучить ожидаемое значение валютного курса в определенный момент времени, нозачастую дают некачественные прогнозы, поскольку на рынке Forex часто меняютсятенденции.Рассмотрены методы классического технического анализа, под которыми понимаютсяметоды построения прогнозного ожидаемого значения изучаемого финансового показателя ,основанные на анализе лишь уже имеющихся статистических данных за предыдущий периодвремени. В рамках общей теории таких методов рассматриваются методы графического6технического анализа и современные математические индикаторы, среди которых выделяютгруппы трендовых индикаторов и осцилляторов.Фундаментальный анализ изучает макроэкономические факторы, которые могут в тойили иной степени влиять на динамику валютного курса.

Фундаментальный анализиспользуется в большинстве случаев для определения глобальных тенденций в развитииэкономики и как следствие применяется стратегическими инвесторами для осуществлениядолгосрочных инвестиций. Вместе с этим, рынок и на коротком промежутке времени (иногдав течение нескольких минут) может сильно реагировать на выход фундаментальныхновостей. Рассматриваются основные макроэкономические показатели, выход которыхможет существенно повлиять на динамику валютных курсов.В третьем параграфе гл.1 изложены основные положения концепции эффективногорынка. Так, рынок является эффективным, если:1)Мгновенно производится коррекция цен, которые устанавливаются так, чтооказываются в состоянии равновесия, не оставляя места участникам рынка для арбитражныхвозможностей – получения прибыли за счет разницы в ценах.2) Участники рынка однородно интерпретируют поступающую информацию, приэтом мгновенно корректируют свои решения при обновлении этой информации.3) Участники рынка однородны в своих целевых установках, их действия носятрациональный характер.В теоретических исследованиях чаще всего предполагается, что динамика курсовразличных финансовых показателей, например, валютных курсов, описывается моделью:Pt  P0 e h1  h2  ht ,ln Pt  ln P0  h1  h2    ht ,ht ~ N 0,   .Из этого можно сделать вывод о невозможности сделать прогноз будущего значениявалютного курса, качество которого было бы выше, чем у тривиального прогноза Pt  Pt 1 .Помимо этого, рассмотрены методы краткосрочной торговли, не требующие какоголибо прогноза будущей динамики валютных курсов.В первом параграфе гл.2 рассмотрен способ построения инвариантных валютныхиндексов, а также их приложения для целей краткосрочного прогнозирования валютныхкурсов и для построения стабильных агрегированных валют, обладающих постояннойменовой ценностью.G  g1 , g 2 , , g n  - множество валют;U  {u1 ,..., un } – множество единиц национальных валют.qi ui  – количество i-й валюты.7cij t   0 i, j  1, , n  - обменный коэффициент i -й и j -й валют, показывающий,какое количество единиц u j валюты g j можно приобрести в момент времени t за однуединицу ui валюты gi .Рассматривается Val (qi ui ) - функция меновой ценности количества qi i -й валюты.При этом для двух валют обменный коэффициент равен:cij cij t NVal i t  nnVal u i .Val  u j  - инвариантный валютный индекс i-й валюты. c t i 1RNVal i t; t 0  ijNVal i t - приведенный (к моменту t 0 ) валютный индекс.NVal i t 0 Агрегированная (составная) валюта:AC q  AC q1 , q2 , , qn   q1 u1 , q2 u2 , , qn un  , qi  0 , q1  ...

 qn  0 .Приведенный (к моменту времени t 0 ) нормированный индекс меновой ценностиагрегированной валюты:nInd w, t    wi RNVal i t ; t 0  ,i 1где весовые коэффициентыw1 , w2 , , wn ,wi  0, w1  w2    wn  1 , определяютсяnвыражением: wi  qi cij t 0  /  q r c rj t 0  . Весовой коэффициент wi представляет собой долюr 1меновой ценности валютной корзины, приходящуюся на i-ю валюту.Мера изменчивости (волатильности) временного ряда индекса Ind (w; t ) :S 2 w  var w nnn1 T22 2Indw;tMIndwwwcovi,kws2 i k wi wk covi, k  ,i iT t 1i , k 1i 1i , k 1где covi, k  - ковариация временных рядов RNVal i t; t 0  и RNVal k t; t 0  , а s i2 - дисперсия iго временного ряда RNVal i t; t 0  .Минимизация волатильности индекса Ind (w; t ) на обучающем периоде LP  [1, T ] :min S 2 (w)  S 2 (w* ) , при ограничениях wi  0 , w1  ...

 wn  1Вектор w*  (w1* ,..., wn* ) задает стабильную агрегированную валюту (Stable AggregatedCurrency – SAC). Оптимальные количества q1* , q 2* , , q n* единиц валют, составляющихстабильную агрегированную валюту, могут быть рассчитаны по формулам:8qi* wi*,cij t 0 где  - произвольная положительная постоянная.Во втором параграфе гл.2 рассматриваются методы математической обработкинечисловой, неточной и неполной информации, полученной от экспертов.

Приведена общаясхема рандомизации экспертных оценок.Пусть в момент t1 имеется некоторая система (например, финансовый рынок),которая в момент t 2 может находиться в одном из n конечных состояний (альтернатив)A1 , A2 ,, An . Предположим также, что имеется m источников информации о вероятностяхp j  PA j , p1  p2    pn  1, того, что система в будущем перейдет в j-состояние.Каждый i-й эксперт предоставляет информацию Ji, представляющую собой систему равенстви неравенств относительно вероятностей альтернатив p1 , p2 , , pn .Предположим также, что лицо принимающее решение может сравнить источникиинформации (экспертов) по надежности, то есть имеется некоторый вектор весовыхкоэффициентов w  w1 , w2 ,, wm  , причем это знание о надежности экспертов такжеявляется, нечисловым, неточным и неполным, то есть знание об этих величинахпредставлено в виде некоторой системы равенств и неравенств, а не точных значений.Предполагается нормировка w1  w2    wm  1.Все возможные векторы весовых коэффициентов w  w1 , w2 ,, wm  представляютсобой симплекс W m  w  w1 , w2 ,, wm  : wi  0, w1  w2    wm  1 .Предполагается, что компоненты вектора весовых коэффициентов w  (w1 ,..., wm )отсчитываются дискретно с шагом h  1 n , где n – число градаций значимости отдельныхпоказателей, измеряемой весовыми коэффициентами.

Таким образом, множество W (m, n)всех возможных векторов весовых коэффициентов конечно и имеет конечное число N (m, n)различных элементов, определяемое формулойN (m, n) (n  m  1)!.(m  1)!n!Учет имеющейся в нашем распоряжении нечисловой (порядковой), неточной(интервальной) и неполной информации о весовых коэффициентах w1 ,..., wm позволяетсократить множество W (m, n) всех возможных векторов весовых коэффициентов донекоторого непустого множества W (m, n; I ) всех N (m, n; I ) допустимых (с точки зренияинформации I ) весовых векторов.9Неопределенностьмоделируетсяпутемвыбораw  (w1 ,..., wm )векторарандомизацииэтоговыбора,измножестваW (m, n; I )врезультате которой весовые~ ( I ),..., w~ ( I ) , имеющие совместноекоэффициенты превращаются в случайные величины w1mравномерное распределение на множестве W (m, n; I ) .В качестве числовых оценок wi (I ) весовых коэффициентов, удовлетворяющихравенствам и неравенствам системы I , можно использовать, например, математические~ ( I ) рандомизированных весовых коэффициентов w~ ( I ) , i  1,..., m ,ожидания Ewii~( I )  (w~ ( I ),..., w~ ( I )) :образующих случайный весовой вектор w1mN m, n, I 1 wit  .N m, n, I  t 1~ I  wi I   EwiТочностьтакихоценокестественноопределитьприпомощидисперсийsw12 ( I ),..., swm2 ( I ) соответствующих случайных "весов":~ I  swi2 I   DwiРасчетвероятностейальтернативN m,n, I 21wit   wi I  .N m, n, I  tосуществляетсяp1 , p2 , , pnсовершенноаналогично.Сводные оценки вероятностей альтернатив A1 , A2 ,, An по формулам:mp *j   p ji   wi .i 1Точность этих оценок можно оценить с помощью дисперсий:s 2 p *j mmi , k 1i 1 p j J i  pi J k covw~i I , w~k I    wi2 J   swi2 J  spi2 J i  .Далее приводится схема байесовского оценивания вероятностей альтернатив,позволяющая соединить статистическую информацию, полученную по наблюдениям запрошлым, с прогнозами экспертов.Нами ставится задача оценки вектора вероятностей p1 ,..., pn альтернатив A1 , A2 ,, Anx,, определяющего плотность распределения f m~ (m1 ,..., mr / p1 ,...., pn ) случайной величины ~как задача оценки параметров p1 ,..., pr полиномиального распределенияf m~ (m1 ,..., mn / p1 ,..., p n ) гдеn!p1m1  ...

Характеристики

Список файлов диссертации