Прогнозирование фондового рынка

В связи с нестабильностью фондового рынка возрастает роль экономического прогнозирования.

Прогнозирование - это научно обоснованные суждения о возможном состоянии и будущем развитии того или иного объекта или отдельных его элементов, а также об альтернативных путях, методах, сроках достижения определённого состояния этого объекта.

К функциям прогнозирования относятся:

научный анализ, который включает ретроспекцию (историю развития объекта, идеи или события), диагноз (систематическое описание объекта, идеи или события), проспекцию (разработка прогноза и оценка его достоверности, точности и обоснованности);

оценка сложившейся ситуации и выявление узловых проблем социально-экономического развития;

установление причинно-следственных связей, их повторяемости в определённых условиях и учёт неопределённости;

мониторинг мирового опыта;

оценка действия определённых тенденций и закономерностей в будущем;

предвидение, то есть опережающее отображение действительности, основанное на познании действия экономических законов и теорий (с учетом новых социально-экономических ситуаций и проблем развития рынка ценных бумаг) в форме гипотез и предположений;

разработка концепций развития рынка ценных бумаг.

Целью прогнозирования рынка ценных бумаг является исследование вариантов развития и определение возможных перспектив с учётом факторов объективного и субъективного характера. Задачи прогнозирования развития рынка ценных бумаг следующие:

определить будущее рынка ценных бумаг на основе научного анализа;

выявить главные направления развития рынка ценных бумаг с позиции научного предвидения;

учесть различные факторы и обосновать конкретные способы их регулирования.

Основные виды прогнозов развития рынка ценных бумаг классифицируются по следующим критериям:

по масштабу прогнозирования - мировой, национальный и региональный;

по характеру прогнозируемых процессов - развития фондовых операций, поведения отдельных участников рынка ценных бумаг и операций с отдельными видами ценных бумаг;

по функциональному признаку - поисковый (основан на условном продолжении в будущее тенденций развития в прошлом и настоящем) и нормативный (разрабатывается на базе заранее определённых целей, т.е. от заданного состояния в будущем к существующим тенденциям его изменения в свете определённой цели);

по способам представления результатов - точечный (предполагает единственное сочетание показателей) и интервальный (предполагает набор показателей в заданных интервалах);

по степени пространственной и временной согласованности результатов прогнозов одномерный (по отдельным объектам без последующего согласования результатов), многомерный (по отдельным объектам с последующим согласованием результатов), перекрёстный (с установлением причинно-следственных связей и зависимостей и имитацией возможного взаимодействия) и сквозной (с имитацией поведения совокупности объектов);

по срокам - краткосрочный, или текущий (на срок менее 1 года), среднесрочный (на срок 1-3 года) и долгосрочный (на срок более 3 лет). Для построения краткосрочного, или текущего, прогноза применяется технический анализ. Для разработки среднесрочного и долгосрочного прогнозов эффективен фундаментальный анализ;

Методика прогнозирования фондового рынка включает совокупность различных методов и приёмов разработки прогнозов. Существуют, по крайней мере, две группы факторов, влияющих на качество прогнозов:

связанные с подготовкой, обработкой и анализом информации;

связанные с качеством построения модели, ее соответствием прогнозируемому процессу.

Кроме того, при прогнозировании необходимо учитывать ошибки исходных данных, модели прогноза, согласования, стратегии, которые заключаются в расхождении данных прогноза и фактических данных. Ошибки исходных данных связаны главным образом с неточностью измерений, некорректностью выборки, недостоверностью показателей. Ошибки модели возникают из-за неправильного подбора целевой функции и системы ограничений, из-за низкого качества экспертизы. Ошибки согласования вызваны несопоставимостью методик расчёта отдельных показателей в разных отраслях и регионах. Ошибки стратегии предопределены неправильным выбором концепции прогноза.

Основными методами прогнозирования являются:

технический анализ,

фундаментальный анализ,

эконометрические модели,

нейронные сети.

Фундаментальный анализ - это традиционный экономический анализ. Он основан на следующем принципе: любой экономический фактор, снижающий предложение или увеличивающий спрос на товар, ведёт к повышению цены, и, наоборот, любой фактор, увеличивающий предложение и уменьшающий спрос на товар, как правило, приводит к накоплению запасов и снижению цены. На этой основе прогнозируется цена, которая, исходя из прошлого опыта, соответствует данному соотношению спроса и предложения. В последнее время фундаментальный анализ осуществляется с применением моделей развития рынка, которые могут включать в себя до нескольких тысяч показателей. Кроме анализа положения дел на самом предприятии аналитику, занимающемуся фундаментальным анализом, необходимо изучать факторы макроэкономического характера и рынок, на котором действует интересующее его предприятие. Это открывает инвестору понимание долгосрочной и краткосрочной конъюнктуры.

Технический анализ - специфический экономический внутренний анализ, наиболее широко используемый на биржах. Он применяется для наиболее всестороннего исследования колебания цен. Технический анализ изучает динамику соотношения спроса и предложения, то есть прежде всего сами ценовые изменения. Его часто называют графическим анализом, поскольку он основан на построении различных видов графиков, диаграмм, изучении показателей открытых позиций и объема торговли, а также других факторов. Существует три типа графиков движения рынка, на основании которых строится технический анализ: график движения цены, объёма торговли и открытого интереса. Основные типы графиков - это линейный, гистограмма и японские свечи.

Технический анализ имеет сильного союзника в лице теоретической математики и имеет возможность сформулировать то, что уже давно пытался, а именно: можно прогнозировать цены для всех рынков и любых периодов времени, от минуты до нескольких лет. При этом можно использовать одни и те же методики, поскольку и законы поведения, и структура ценового графика всегда одни и те же. Технический анализ может быть использован для:

установления основных тенденций развития биржевого рынка ценных бумаг на основе изучения динамики цен, зафиксированной на графиках;

прогнозирования изменения цен;

определения времени открытия и закрытия позиции.

Технический анализ базируется на трех аксиомах:

Рынок учитывает все;

Движение цен подчинено тенденциям4

История повторяется.

Движение цен можно образно представить как исход схватки между быком (покупателем) и медведем (продавцом). Быки толкают цены вверх, а медведи - вниз. Направление движений цен и называется трендом. Существуют три типа трендов:

Бычий - движение цен вверх;

Медвежий - движение цен вниз;

Боковой - цены практически не двигаются.

Тренды различаются по времени действия. На рынках существуют долгосрочные (более 1 года), среднесрочные (от 1 до 3 месяцев) и краткосрочные (от 1 дня до 3 недель) ценовые тренды.

Если тренды существуют, то к ним можно применить ньютоновские законы движения и получить следующие утверждения:

действующий тренд с большей вероятностью продлится, чем изменит направление;

тренд будет двигаться в одном и том же направлении, пока не ослабнет.

В сущности, 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. В зависимости от того, какой тренд определён на нужный срок, будет изменяться и стратегия. А поскольку цена движется зигзагами, то нужно определить насколько тот или иной спад (подъём) серьёзен. Простейший способ - следить за преодолением уровней сопротивления и поддержки.

При возрастании цен, то есть при бычьем тренде, в тот или иной момент цена наталкивается на препятствие - это уровень сопротивления. Достигнув его, цена либо начинает падать, либо останавливает свой рост. По тем или иным причинам на рынке начинает преобладать давление медведей. Аналогично при спаде цен, то есть медвежьем тренде, в какой-то момент давление быков начинает усиливаться, и цена поднимается, натолкнувшись на уровень поддержки.

Уровни сопротивления и поддержки могут возникать неожиданно, а могут быть предсказаны заранее. Например, на рубежах круглых чисел существует психологический барьер: уровень 1 для курса доллар/евро, 100 для курса доллар/йена. Вокруг таких чисел почти всегда возникают уровни сопротивления и поддержки.

Если уровень сопротивления успешно прорван, он становится поддержкой. Причина состоит в появлении нового «поколения» быков, которые отказывались от покупки, когда цены были ниже сопротивления (не имея тогда бычьих ожиданий), теперь же они начинают активно покупать при всяком возврате цен к новому уровню поддержки. По той же логике, когда цены падают за уровень поддержки, он нередко становится сопротивлением, которое ценам трудно преодолеть. С приближением к предыдущему уровню поддержки инвесторы начинают продавать, стремясь ограничить свои потери.

Обычно после прорыва уровня поддержки/сопротивления трейдеры начинают задаваться вопросом о том, насколько новые цены соответствуют реальности. Так, если после прорыва уровня сопротивления продавцы и покупатели усомнятся в обоснованности новой цены, то они начнут проводить обратные сделки. В результате произойдёт «раскаяние трейдеров»: после прорыва цены возвращаются к уровню поддержки/сопротивления.

Динамика цен после периода «раскаяния» имеет решающее значение. Возможно одно из двух: либо трейдеры сойдутся в своих ожиданиях на том, что новая цена неоправданна - и тогда она вернётся к прежнему уровню; либо трейдеры примут новую цену - тогда она продолжит движение в направлении прорыва.

Линию тренда проводят через две опорные точки, но для подтверждения правильности линии нужно иметь ещё и третью, подстраховочную, точку. Для бычьего тренда эта линия будет располагаться ниже ценового графика, являясь для него линией поддержки. Она показывает, до какого уровня может упасть цена, не изменяя при этом своего основного направления. Для медвежьего рынка линия тренда рисуется сверху и представляет собой сопротивление. Хорошее подтверждение изменения тренда можно получить в случае, если линия сопротивления превратилась в линию поддержки и наоборот.

Линию канала можно нарисовать, если движения тренда, то есть подъёмы и спады, равномерны. В таком случае визуально он как бы двигается между двумя параллельными. Линия канала рисуется параллельно линии тренда и располагается выше графика цены при бычьем тренде и ниже - при медвежьем. Таким образом, она будет определять сопротивление для бычьего и поддержку для медвежьего тренда. Линии тренда и канала подчиняются общим правилам сопротивления и поддержки, поэтому с их помощью можно определять границы действия тренда. При торговле в реальном времени трейдера интересует, что случилось сразу после изменения тренда: коррекция или полный разворот. Коррекция - временное изменение тренда, а разворот - глобальное.

Одним из традиционных подходов к исследованию макроэкономических процессов является подход, основанный на использовании эконометрических моделей. Эконометрические модели позволяют решать достаточно широкий круг задач исследования: анализ причинно-следственных связей между экономическими переменными; прогнозирование значений экономических переменных; построение и выбор вариантов (сценариев) экономической политики на основе имитационных экспериментов с моделью.

В последние несколько лет мы наблюдаем взрыв интереса к нейронным сетям , которые успешно применяются в самых различных областях Нейронные сети уже можно выделить в отдельный метод прогнозирования. Среди его преимуществ нелинейность и простота в использовании. Нейронные сети учатся на примерах. Пользователь нейронной сети подбирает представительные данные, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически воспринимает структуру данных. При этом от пользователя, конечно, требуется какой-то набор эвристических знаний о том, как следует отбирать и подготавливать данные, выбирать нужную архитектуру сети и интерпретировать результаты, однако уровень знаний, необходимый для успешного применения нейронных сетей, гораздо скромнее, чем, например, при использовании традиционных методов статистики.

Упрощая, технику применения нейронных сетей для прогнозов на фондовом рынке можно условно разбить на следующие этапы:

подбор базы данных,

выделение «входов» (исходные данные) и «выходов» (результаты прогноза). Входами можно сделать цены открытия, закрытия, максимумы, минимумы за какой-то период времени, статистика значений различных индикаторов (например, индексы Доу Джонса, Никкей, комбинации курсов валют, доходность государственных ценных бумаг, отношения фундаментальных и технических индикаторов и др.), обычно выбирается от 6 до 30 различных параметров. Количество выходов рекомендуется делать как можно меньше, но это могут быть цены открытия, закрытия, максимумы, минимумы следующего дня,

выделение в массиве данных тренировочных и экзаменационных участков,

обучение нейросети: на этом этапе нейронная сеть обрабатывает тренировочные примеры, пытается дать прогноз на экзаменационных участках базы данных, сравнивает полученную ошибку с ответом, имеющимся в примере (базе данных), а также с ошибкой предыдущего этапа обучения и изменяет свои параметры так, чтобы это изменение приводило к постоянному уменьшению ошибки.

введение срока прогноза,

получение значения прогнозируемых данных на выходе нейросети.

Нейронные сети привлекательны с интуитивной точки зрения, ибо они основаны на примитивной биологической модели нервных систем. В будущем развитие таких нейробиологических моделей может привести к созданию действительно мыслящих компьютеров.

прогнозирование фондовый индекс

Сегодня будет немного истории. Мы окунемся в один таинственный вечер, на котором присутствовали первооткрыватели технического анализа. Я не исключаю того, что именно эти люди были теми, под чьим влиянием Великая Депрессия в США перешла в заключительную фазу.

Трое аналитиков, а также около 150 человек. Но, зато какие это были люди! Это были гении, для которых прогнозирование фондового рынка – это была не просто хобби, это была вся их жизнь! Вряд ли можно назвать их другим словом. Ведь именно они смогли заработать огромные состояния в то время, когда вся страна переживала период глубокого экономического кризиса, одного из самых крупных за всю американскую историю. Эти люди не только смогли сохранить свои деньги, но и значительно преумножили их.

Я не исключаю того, что в тот теплый весенний вечер, три аналитика, о которых сегодня идет речь, быть может, и не осознавали того, что манипулируют огромными суммами. Все что они делали – это высказывали прогнозы по поводу того, как дальше будет развиваться ситуация на фондовом рынке.

Но давайте обо всем по порядку. 24 апреля 1934 года. Город Нью-Йорк. Одна из статистических ассоциаций организовала ужин в популярном тогда ресторане «Роджер Смит». На ужине присутствовал 161 человек. Тогда на повестке дня стоял только один, самый важный вопрос, который интересовал организаторов: как можно эффективно прогнозировать развитие событий на фондовом рынке при помощи технических средств.

Одним из приглашенных был Дональд Эллсворт , который на то время занимал должность главного редактора Annalist. Именно он был ответственным руководителем данного мероприятия. И первое, о чем он начал говорить – это то, что цены на фондовом рынке меняются не только по причине событий экономического характера, но также и политического. И поэтому, если инвестор желает правильно прогнозировать развитие событий на фондовом рынке, то ему необходимо руководствоваться не одним, а двумя факторами: политическим и экономическим. Кроме того, была высказана интересная речь, что есть, как минимум два фактора, которые отличают ценовые движения на фондовых рынках от явления, которое называется «совокупная вероятность»:

1. Если взять данные, которые получаются путем вероятностей, и сравнить их с ценами, то последние не могут быть с негативными значениями
2. Если все время стараться привязывать цены к прибыли обычным образом, то это будет ограничивать уровень, до которого они могут дойти

Но это были не единственные темы, о которых шла речь на мероприятии. Также обсуждалась связь между явлением вероятности и поведением цены. Был еще один очень интересный человек, который выступил на ужине. Это Федерик Маколэй . Он поведал о том, что нормальная кривая является не в каждом случае, а лишь один из вероятных результатов вероятностного распределения. То есть, если в качестве примера взять игральные кости, выбрать из этих костей одну, неважно какую, налить в нее свинец. В результате этого действия мы увидим, что появится асимметричное распределение. Если посмотреть на это более детально, то увидим, что это очень похоже на природу ценовых движений на фондовом рынке. И ситуация была бы особенно наглядной, если бы можно было смоделировать ситуацию, когда, например, кости наливались бы свинцом по очереди. Если на рынке происходят небольшие движения ценового диапазона, то в итоге будет нормальное распределение. А, например, на длительных колебаниях такое уже вряд ли будет.

На ужине присутствовало много аналитиков, но первым из них выступил Гарольд Гартли . Он стал говорить о том, какой использует технический подход к прогнозированию фондового рынка. Особо он подчеркнул, что те, кто занимается аналитикой и прогнозированием на фондовом рынке, просто обязаны уделять внимание политическим и экономическим событиям. По его словам, все эти события находят отражение на рынке и просто не могут не учитываться. Кроме того, необходимо учитывать информацию, которая есть в движениях самого рынка. Гарольд имел мнение, которого не придерживалось большинство аналитиков. Оно заключалось в том, что какие бы не выписывал рынок пируэты сегодня, в этих движениях есть определенная закономерность, которая может повлиять на движение рынка завтра. То есть, по сегодняшнему движению рынка можно сказать, что будет завтра. Правда, не сказать, чтобы подход, который высказал Гарольд Гартли, был совершенно новым. Нет, на тот момент он уже был известен. Кстати, самой яркой теорией, которая содержала в себе данный подход, являлась теория Чарльза Доу.

Гартли продолжал свое выступление, и сказал еще несколько интересных вещей. В частности, речь зашла о проблемах, с которыми сталкиваются многие аналитики. Дело в том, что все, кто так или иначе пытаются прогнозировать рынок, всегда сталкиваются с двумя проблемами. Первая проблема – это определение времени, когда нужно покупать акции. Конечно, есть экономические данные, анализ которых мог бы дать ответ на этот вопрос, но дело в том, что эта информация выходит слишком поздно, и в момент ее выхода не представляет ценности как таковой. Вторая проблема заключается в том, что необходимо правильно выбрать активы, по которым нужно вести торговлю. Это две самые главные проблемы, с которыми всегда сталкивались инвесторы. И главное, что теория Чарльза Доу не решает эти проблемы, и не позволяет делать четкое прогнозирование фондового рынка.

И последнее, что отметил тогда Гартли, это то, что все инструменты, которыми начинает пользоваться большинство инвесторов, рано или поздно станут бесполезными. Поэтому если есть какая-то работающая система прогнозирования, то она рано или поздно перестанет работать, если ее станет использовать чересчур много людей.

Следующим было выступление аналитика Ричарда Шабакера, который на то время занимал должность финансового редактора журнала Forbes. Для выступления он выбрал тему «Логика технического подхода». Он считал, что те инвесторы, которые в своей торговле опираются на рыночное движение, имеют одно очень важное преимущество перед остальными. Это тот факт, что часто, как бы это ни казалось странным, за счет использования данной стратегии получалось избегать крупных финансовых потерь.

Если посмотреть, как организован фондовый рынок, то можно увидеть, что этому типу рынка присуща трендовая составляющая. Когда быки берут контроль над рынком, то тренд двигается вверх. Когда медведи берут инициативу в свои руки, то тренд направлен вниз. И совершенно не нужно пытаться разобраться, почему в какой-то момент времени на рынке наблюдается перевес быков над медведями или наоборот. Нужно просто знать, что такое есть, и стараться использовать это в своих целях. И как только мы видим, что после долгой дороги вверх тренд начинает менять движение, нужно закрывать длинную позицию, и открывать короткую. И неоценимую помощь в этом окажет именно технический анализ, поскольку он позволит все это сделать без лишних раздумий.

Помимо всего прочего Шабакер привел несколько доказательств . В их числе были такие примеры:

1. Любой тренд рано или поздно начинает затухать, и переходит в боковое движение. И тогда в конечном итоге он пойдет в другую сторону
2. Если на рынке видно фигуру «Перевернутая голова и плечи», то это явно указывает на то, что скоро тренд пойдет вверх
3. В том случае, если откат цены доберется до 70% предыдущего роста, то снижение цены в настоящий момент времени, с большой вероятностью продолжится

Еще одним выступающим был Джеймс Хьюз , который в то время занимал должность аналитика Charles D. Barney and Company. Он затронул тему среднесрочной торговли. Свое выступление Хьюз построил на том, что среднесрочная торговля имеет множество преимуществ перед долгосрочной. Все движения, которые можно наблюдать на среднесрочном интервале, как правило, продолжаются 1-6 месяцев. Это означает, что инвестор, который торгует на таком интервале, может заработать в 3-4 раза больше, чем если бы он торговал на долгосрочном рынке. Он высказал мнение, что самым лучшим способом, при помощи которого можно прогнозировать будущее поведение рынка, является такой способ, когда рынок сам дает нужные нам подсказки.

Он также пояснил, что если использовать данный подход, то необходимо учитывать, что здесь все построено на вероятности. Бывает так, что иногда частота повторения некоторых рыночных ситуаций сильно велика, для того чтобы инвестор мог правильно сделать выводы относительно будущего изменения цен. Он привел пример, когда в 1929-1932 годах зимой и летом тренд шел вверх, а осенью и весной неизменно было падение.

Данный подход вызвал много обсуждений и противоречивых мнений, впрочем, как и все подходы, которые были высказаны докладчиками. Но теория – это одно, а практика – другое. Поэтому большинство присутствующих стали просить, чтобы выступавшие сделали свой прогноз относительно будущего развития ситуации на рынке. Они согласились. Прогнозы были следующие:

Г.Гартли сделал такой прогноз. На тот момент индекс Dow Jones был на отметке 105 пунктов. Он предположил, что очень вероятно, что между нынешним моментом и 10 октября 1934 года цена «прыгнет» выше максимума, которого она смогла достичь в 1933 году. То есть, в конечном итоге ценовой диапазон достигнет отметки 128. Это как минимум. В том случае, если минимум октября 1933 будет прорван до того, как будет преодолен максимум июля 1933, то с высокой долей вероятности на рынке будет медвежий тренд

Р.Шабакер предположил, что в ближайшие полгода рынок будет двигаться так, как и двигался до этого. Сильных изменений не будет. Только следующие два месяца, возможно, произойдет значительный ценовой скачок

Д.Хьюз сказал, что то, что в данный момент происходит на рынке, вряд ли показывает в пользу быков. Необходимо подождать до весны, и если весной не будет значительного скачка цен, как это ожидается, то этот скачок, по всей вероятности, будет летом

В качестве заключения. Если посмотреть, что предсказали все докладчики, то получается, что все они сошлись во мнении, что касается развития ситуации в американской экономике. И это при том, что все трое придерживались разного стиля прогнозирования. Но в конечном итоге получилось, что все они оказались абсолютно правы в своих прогнозах. Индекс Dow Jones в конце 1934 продолжал показывать стабильный рост. Более того, он никогда после этого не вернулся к отметке пост депрессионного периода в экономике США 1929-1933 годов. И здесь хорошим толчком послужили «большие деньги», а, может быть, что-то другое, о чем до сих пор никому не известно.

Fatal error : Uncaught Error: Call to undefined function similar_posts() in /var/www/pppara/data/www/сайт/wp-content/themes/Forextheme2/single.php:224 Stack trace: #0 /var/www/pppara/data/www/сайт/wp-includes/template-loader..php(19): require_once("/var/www/pppara....php(17): require("/var/www/pppara...") #3 {main} thrown in /var/www/pppara/data/www/сайт/wp-content/themes/Forextheme2/single.php on line 224

Курс ценных бумаг на фондовой бирже складывается из двух факторов: реальная стоимость капитала компании (ее перспективы) и соотношение спроса и предложения. С одной стороны, чем лучше обстоят дела у организации-эмитента, тем выше доходность ее ценных бумаг и тем ниже риск, что обуславливает повышение курса. С другой стороны, действует простой закон рынка: чем выше спрос на ценные бумаги, тем дороже они стоят.

Эти факторы могут иметь разную направленность. Так, компания может процветать, а ее акции - дешеветь из-за слишком высокого предложения и низкого спроса.

Первый фактор, учитывающий текущее и будущее финансовое состояние компании и отрасли, лежит в основе фундаментального анализа фондового рынка. Второй, при котором оценивают только движение курса ценных бумаг, используют при техническом анализе . Эти методы прогнозирования фондового рынка позволяют предсказать движение курсов ценных бумаг в краткосрочной или долгосрочной перспективе.

Технический анализ фондового рынка

Тех. анализ фондового рынка появился еще в XVIII-XIX веках (так называемые «японские свечи»). В прошлом, когда у инвесторов не было доступа к информации о финансовом положении компании, им оставалось ориентироваться на внешние показатели (прежде всего, динамику курса). Метод позволяет предсказать значительное повышение и снижение цены в краткосрочной перспективе, но не охватывает все факторы, способные повлиять на курс.

В арсенале у аналитика – только графики котировок активов. На их основе работают и программы для технического анализа фондового рынка. Самая популярная программа - MetaStock. Некоторые брокеры и площадки разрабатывают свой софт.

Технический анализ рынка акций в России и мире основан на трех принципах:

1. Текущая цена складывается из всех факторов, способных на нее повлиять (состояние компании, отрасли, рынка и т. д.), а значит, трейдеру не нужно их изучать.

3. Все повторяется. На цену влияют психологические факторы, как и в далеком прошлом, а на рынке могут преобладать либо бычьи, либо медвежьи, либо нейтральные тренды.

Особенности фундаментального анализа рынка акций

Распространение фундаментального анализа обязано двум предпосылкам. Первая - отсутствие точности у тех. анализа фондового рынка. При оценке котировок трейдер не всегда правильно отслеживает тренд, а в отношении начинающих компаний-эмитентов это и вовсе невозможно: у из акций нет динамики.

Вторая предпосылка - появление новых правил на фондовых биржах. С недавних пор эмитенты, выпускающие ценные бумаги, обязаны публиковать финансовую отчетность. Именно ее анализируют инвесторы, принимая решение в пользу тех или иных акций.

Задача инвестора - определить реальную цену активов и спрогнозировать ее движение в будущем. Аналитик оценивает состояние самой компании в контексте отрасли и всего рынка и выявляет недооцененные и переоцененные ценные бумаги.

Торговля ценными бумагами на фондовом рынке предполагает прогнозирование котировок с целью выявления наиболее интересных с точки зрения стоимости акций (индексов) для покупки. Здесь не обойтись без аналитических методов. Одним из наиболее интересных и полезных является именно фундаментальный анализ. Этот цикл статей посвящен данному типу прогнозирования.

Фундаментальный анализ фондового рынка – это оценка ценных бумаг на нескольких уровнях (макроэкономический, анализ направлений, анализ конкретной компании). Очень важно понимать, что данный метод исследует тенденции и работает исключительно в среднесрочной и долгосрочной перспективе.

Некоторые трейдеры ошибочно полагают, что фундаментальный анализ фондового рынка сводится исключительно к статистическому срезу. То есть они пытаются торговать по одной отдельной новости, полагая, что тем самым, обращаются к фундаментальному анализу. Но эта методика определяется, как работа на новостях и лишь отчасти относится к фундаментальной. Далее мы разберем основные уровни, с помощью которых можно прогнозировать котировки.

Макроэкономический уровень анализа фондового рынка

Фундаментальный анализ фондового рынка следует начинать с экономического прогнозирования. Деятельность той или иной компании очень тесно связана как с экономикой отдельного государства, так и с мировой экономикой в целом.

В целом, если ситуация в экономике стабильная и наблюдается рост, можно сказать, что и отдельные предприятия также будут расти. С другой стороны, если в экономике наблюдаются проблемы, то и компании вряд ли будут существенно развиваться. Но это в целом. На самом деле все зависит от сферы работы предприятия. К примеру, IT-компании даже в период кризиса могут продолжать развиваться.

Для оценки экономического состояния государства используют набор , которые публикуются в календарях статистики. На сегодняшний день, таких календарей очень много. В них собраны все основные показатели, которые позволяют оценить положение дел в экономике и сделать соответствующие выводы.

Большое влияние на котировки фондового рынка оказывает монетарная политика, проводимая центральными банками. В наших последующих статьях мы продемонстрируем на конкретных примерах влияние программ, известных как «Количественное смягчение» на колебания котировок.

Основные направления, на которые следует обратить внимание в процессе анализа:

• динамика ВВП;
• показатели занятости;
• динамика деловой активности;
• потребительский спрос;
• решения центральных банков.

Все эти показатели в целом отражают состояние экономики отдельных государств. Увеличение темпов роста ВВП говорит о том, что экономика продолжает развиваться. И это может указывать на будущий рост стоимости акций.

Анализ направлений фондового рынка

Для того, чтобы продолжить прогнозирование котировок, необходимо обратиться к анализу и поиску перспективных направлений в экономике, которые будут развиваться в будущем. Это средний уровень оценки фондового рынка.

С одной стороны, такая работа кажется сложной. Но на самом деле, здесь не должно возникать никаких проблем, если трейдер сможет найти необходимую информацию и приложит должные усилия для ее анализа.

• В периоды экономического роста, большинство сфер будет процветать. Это касается как компаний, работающих с сырьем, так и предприятий, которые занимаются производством товаров и услуг, а также различными разработками.
• В периоды рецессий или стагнаций, можно наблюдать обратную картину – деловая активность снижается. Как результат, многие сферы экономики демонстрируют отрицательную динамику. К примеру, на фоне глобальных проблем в экономике существенно страдает сырьевой сектор (так как снижение экономической активности ведет к снижению потребления сырья).

Помощь в анализе направлений оказывают всевозможные индексы фондовых бирж. К примеру, Dow Jones Industrial Average демонстрирует ситуацию в промышленном секторе США. Dow Jones Transportation Average показывает динамику в транспортном секторе. Если вы планируете покупать акции в этих направлениях, анализируя котировки данных индексов, можно увидеть общую тенденцию.

Фундаментальный анализ компаний фондового рынка

Это третий уровень фундаментального анализа фондового рынка. Здесь трейдеру необходимо и приобрести их по как можно меньшей стоимости для того, чтобы в будущем продать их подороже.

С этой целью могут использоваться следующие показатели:

• рейтинги от различных организаций;
• рекомендации аналитиков;
• новости компании (слияния, поглощения, капитализация);
• выпуск или выкуп акций;
• получение государственных заказов.

Новости компаний также могут оказывать влияние на колебания котировок фондового рынка. К примеру, если одна компания поглощает другую, то у первой акции будут падать (это связано с дополнительными финансовыми расходами). В то же самое время, покупаемая компания может вырасти в цене на фондовом рынке (так как ожидаются финансовые вливания в нее).

Выпуск новых акций говорит о привлечении дополнительных инвестиций. Это хороший знак для покупателей. То же самое касается выкупа своих акций компаниями.

Наконец, если фирма получает государственный заказ, ее акции также могут расти в цене. Дело в том, объемы таких заказов обычно очень существенны. Следовательно, компания получит хорошую прибыль и, возможно, расширит свои мощности. Вся эта информация поступает после в отдельности.

Проанализировав все три уровня, исследуя фундаментальный анализ фондового рынка, трейдер сможет понять, каковы перспективы у того или иного актива. Обладая подобной информацией, он сможет принимать грамотные решения.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter .

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

ВВЕДЕНИЕ

Рынок ценных бумаг стал важной и неотъемлемой частью экономической жизни нашей страны. В настоящее время в России, в связи с включением ее в систему мирового финансового рынка, присвоением стране международного кредитного рейтинга, размещением транша еврооблигаций, котировкой американских депозитных расписок на российские акции на зарубежных биржах, появилась острая необходимость цивилизованного подхода к исследованию и изучению ценовой динамики на различных сегментах рынка ценных бумаг. Развитие российского рынка ценных бумаг в настоящее время достигло такого уровня, при котором его участники сталкиваются не только с проблемой планирования размера и направления собственных инвестиций, но и с определением наиболее оптимальных способов анализа рыночной ситуации. Российские брокеры ведут бизнес в условиях больших колебаний котировок, роста конкуренции. Необходимо заметить, что в связи с существующими тенденциями при операциях на российском рынке ценных бумаг, неразвитостью инфраструктуры и недостаточной ликвидностью этого рынка многим инвесторам придется ориентироваться на развитые мировые рынки ценных бумаг. Чтобы успешно функционировать в данной ситуации придется использовать средства и методы анализа и прогнозирования, применяемые на данных рынках. Основное значение в этом вопросе имеет научно-методическое обеспечение деятельности участников фондового рынка. Важнейшим инструментом такого обеспечения является применением экономико-математических методов, которые включают в себя статистические методы анализа и прогнозирования состояния фондового рынка. Разработаны и подробно описаны методики, которые прошли практическое проверку, и успешно применяются на развитых фондовых рынках в течение не одного десятка лет. Чаще всего российские аналитики пытаются скорректировать методики, используемые на западных рынках, с учетом российских особенностей. Однако в отечественной практике статистическим методам анализа рынка ценных бумаг не уделяется должного внимания, о чем свидетельствует сравнительно небольшое число научных публикаций.

Все это обусловило выбор темы курсовой работы, ее актуальность.

Целью курсовой работы является прогнозирование фондового рынка России.

Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:

Рассмотреть основные подходы к прогнозированию состояния фондового рынка;

Обосновать метод прогнозирования состояния фондового рынка в РФ;

Представить характеристику фондового рынка как объекта исследования;

Провести ретроспективный анализ фондового рынка в РФ;

Представить сценарии развития фондового рынка РФ в долгосрочной перспективе;

Описать прогнозную модель состояния фондового рынка РФ;

Составить прогноз фондового рынка РФ;

Провести верификацию прогноза фондового рынка РФ.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФОНДОВОГО РЫНКА РФ

прогнозирование фондовый рынок

1.1 Основные подходы к прогнозированию состояния фондового рынка

Потенциальных торговцев акций и производных инструментов подкупает видимость легкого заработка, но фондовый рынок не прощает проявления слабости, не любит он ленивых и рассеянных людей. Любой трейдер постоянно должен прогнозировать фондовый рынок, быть предельно внимательным и готовым в любую минуту принять правильное решение. Регулярная работа над собой - обязательное условие для тех, кто собирается стать успешным трейдером.

Трейдинг - это работа под постоянным психологическим давлением. И не каждому человеку под силу выдержать такое. Уровень нервного напряжения в биржевой торговле постоянно зашкаливает, и если не бороться с этим явлением сознательно, можно запросто потерять здоровье и деньги. Есть масса способов снизить уровень стресса при работе на бирже или вообще избежать такового. Один из таких способов - использование механической торговой системы Агапова Т.А., Серегина С.Ф. Макроэкономика: Учебник - М.: МГУ, 2009. - 563 с..

Механическая система трейдинга позволяет убрать эмоциональную составляющую в процессе прогнозирования фондового рынка, тактических и стратегических решений. Такая система никогда не станет сомневаться, завершать убыточную сделку, или нет. Работа над созданием автоматизированной системы происходит в спокойной, благоприятной обстановке, которая способствует тщательному и неспешному прорабатывания всех мелочей. Данный подход позволяет трейдеру сберечь свое здоровье и средства, которыми он оперирует на настоящем счете. Во время работы системы основная задача трейдера инициировать запуск системы и следить за тем, чтобы она работала без сбоев, все остальное система сделает самостоятельно. В интернете вы сможете найти информацию о механических системах, которые можно использовать для работы на фондовом рынке России.

Методы прогнозирования на фондовой бирже у каждого трейдера индивидуалены. Игроков, торгующих внутри дня, называют внутридневными. Такие люди могут проводить около десяти разнообразных сделок на протяжении одного дня. Среднесрочные спекулянты совершают 1-2 сделки в неделю, при этом позиция удерживается от нескольких дней до нескольких месяцев. Особая категория игроков - инвесторы, обходятся несколькими сделками за год. Все эти люди делятся на четыре основных группы, и различают их по разным методами прогнозирования фондового рынка.

Технический метод прогнозирования. Сюда входят люди, опирающиеся на постулаты технического анализа рынка. Есть несколько основных видов такого анализа Буренин, А. Н. Рынок ценных бумаг и производных финансовых инструментов. - М.: Федеративная Книготорговая Компания, 2009.- 489 с.:

· технические индикаторы;

· волновой и свечной анализ;

· графики цен;

· использование метода искусственно созданного интеллекта.

Группа этих трейдеров самая обширная. Это объясняется огромным количеством информации по анализу рынка и возможностью легкого доступа к ней. Любой новичок может изучить основы такого анализа самостоятельно. Главный принцип технического анализа - изучение процесса ценовых колебаний с помощью специальных индикаторов - это технические индикаторы, используется так же построение графиков. Распространенной считается идея о том, что внимательно изучив поведение рынка в прошлом можно предугадать, как он поведет себя в будущем - движение рынка принято характеризовать такими терминами как цикличность и волнообразность.

Если бы технический анализ работал, то каждый человек, прочитавший изучив основы смог зарабатывать на фондовом рынке. Практика же говорит о том, что 90 % трейдеров теряют деньги на бирже, следовательно можно сделать вывод, что технический анализ не работает или работает не так, как об этом думает большая часть спекулянтов.

Фундаментальный метод прогнозирования. Эта группа объединяет поклонников фундаментального анализа. Такой вид анализа считается самым сложным на рынке и требует способностей к аналитическому мышлению. Чтобы провести такой анализ нужно правильно переработать очень большое количество информации - трейдер здесь выступает в качестве аналитика. Концепция фундаментального анализа базируется на предсказании последствий поведения цены в результате влияния тех или иных событий в мировой экономике. Финансовые новости, стихийные бедствия и другие подобные явления накладывают определенный отпечаток на работу финансовых рынков. Настоящий фундаменталист должен быть экспертом в области мировой экономики, чтобы успешно использовать этот метод.

Чаще всего на данный метод опираются консервативные инвесторы с длинным горизонтом инвестирования. Фундаментальные аналитики оценивают акции компании с точки зрения прибыльности их бизнеса и генерации денежных потоков. Большое внимание уделяется квартальным и годовым отчетам, перед выходом которых, как правело, происходят сильные движения в акциях Лялин В. А. Российский рынок ценных бумаг: основные этапы и тенденции развития // Евразийский международный научно-аналитический журнал. - 2012. - №2. - С. 182-186..

Азартный подход. В состав этой группы обычно включают азартных людей, воспринимающих процесс трейдинга, подобно игре в казино, некоторые из них используют теорию вероятности для заключения сделок. Такие люди - простые игроки, использующие определенные хитрые принципы при разработке собственной системы работы на бирже. Они выставляют стоп - ордера используя увеличение размера ставки после того, как фиксируют убыточную сделку, в надежде на неизбежность получения выигрыша в будущем.

Как правило, такие ребята долго на рынке не задерживаются. Череда везений сменяется чередой неудач и рано или поздно, как и игроки в казино, они заканчивают сливом своего счета.

Интеллектуальный метод прогнозирования фондового рынка. После нескольких лет торговли и изучения различных стратегий и методов, подсознание человека сливает все это в единое целое. При этом решения о покупке/продаже акций принимаются интуитивно. Ни какой анализ не используется Бланк, И. А. Инвестиционный менеджмент. -- Киев: МП «ИТЕМ» ЛТД «Юнайтед Лон дон Трейд Лимитед», 2009. - 412 с.. Они занимаются трейдингом, полагаясь исключительно на свою интуицию. Зачастую это очень успешные трейдеры, с многолетним опытом работы на рынке, им достаточно лишь бросить беглый взгляд на тот или иной ценовой график, чтобы дать правильную оценку текущей ситуации, и принять решение о способе получения прибыли. Таких трейдеров очень мало. Их секретным оружием служит огромный багаж опыта регулярной торговли на фондовом рынке. На первый взгляд может показаться, что эти люди прогнозируют фондовый рынок методом третьей группы азартных игроков, но это ошибочное мнение. Гуру финансового рынка используют технический и фундаментальный анализ на подсознательном уровне, благодаря колоссальному опыту - о таких людях говорят «они чувствуют рынок». Приведенное выше разделение на группы достаточно условно. Есть люди, которые используют приемы работы разных групп. Многие игроки разработали несколько торговых систем и работают с ними.

1.2 Обоснование метода прогнозирования состояния фондового рынка в РФ

Корреляционный анализ часто применяется для оценки взаимосвязей между мировыми фондовыми рынками. Развитию исследований в этой области способствуют, с одной стороны, наличие количественной статистики, характеризующей динамику конъюнктуры рынков в виде фондовых индексов, с другой стороны - высокая практическая ценность результатов исследований.

Можно привести примеры достаточно интересных работ ученых, работающих под эгидой Всемирного банка и МВФ http://www.naufor.ru/download/pdf/factbook/ru/RFR2012.pdf:

- Pritsker M. <Каналы распространения финансовой инфекции> (The channels for Financial Contagion).

В этой работе Мэт Притскер рассматривает причины взаимосвязей финансовых рынков, выражающихся в том числе и через корреляцию фондовых индексов.

- Baig T., Goldfajn I. <Российский дефолт и финансовая инфекция в Бразилию> (Russian default and contagion to Brazil).

На основе анализа статистических данных по финансовым рынкам Бразилии и России авторы пришли к выводу, что финансовый кризис в Бразилии был усугублен, но не вызван российским дефолтом. Также они отметили существование значимой корреляции между российским и бразильским финансовыми рынками, которая особенно сильно проявляется на рынке еврооблигаций.

- Forbes K., Rigobon R. <Измерение финансовой инфекции. Концептуальные и эмпирические аспекты> (Measuring Contagion: Conceptual and Empirical Issues).

Нужно обратить внимание на определенные особенности, связанные с измерением корреляции между индексами:

Во-первых, коэффициент корреляции измеряется не между фондовыми индексами, а между относительными изменениями фондовых индексов: чем дольше период исследования, тем большее искажение получается при нарушении этого правила.

Во-вторых, исследователь должен решить вопрос выбора периода изменения фондовых индексов. Можно рассчитывать коэффициент корреляции между дневной, недельной, месячной доходностью фондовых индексов, и в каждом случае результат исследования будет различен; чем меньше период доходности, тем больше вероятность, что коэффициент корреляции не будет учитывать реально существующие влияния, проявляющиеся с определенным лагом; при удлинении периода уменьшается число наблюдений и соответственно коэффициент корреляции становится менее значимым.

В-третьих, при оценке динамики коэффициента корреляции возникает проблема гетероскедастичности. Суть проблемы в том, что оценка корреляции в отдельные периоды искажается из-за изменения амплитуды колебаний фондовых индексов.

Метод экстраполяции тренда создан на основании статического наблюдения динамики конкретного показателя, выявления тенденций развития и сохранения данной тенденции для последующих периодов. Иначе можно сказать, что методы экстраполяции трендов позволяют тенденции прошлого развития исследуемого объекта переносятся в будущий период Герасименко В. Современная рынок ценных бумаг// Российский экономический журнал. - 2011. - №9.- С. 53-75..

Данный метод экстраполяции тренда используется в основном для краткосрочного прогнозирования, сроком до года, в случае, когда количество изменений равно минимальному значению. Данный метод реализуется для каждого определенного объекта в отдельности и поэтапно на каждый последующий момент текущего времени. В случае, когда необходимо составить прогноз для продукции или услуги, основанного на экстраполяции, задача прогнозирования предполагает анализ спроса и анализ продаж данного товара.

Результаты прогнозирования параболического тренда являются применимыми для всех сфер внутрифирменного планирования, а так же для стратегического, финансового, маркетингового планирования, планирования производства и управления запасами, управления торговыми потоками и операциями. Наиболее часто пользуются для краткосрочного прогнозирования методами экстраполяции трендов следующих видов: методами скользящего среднего и методами экспоненциального сглаживания. Метод скользящего среднего основан на простом предположении, который гласит, что последующий показатель в конкретный промежуток времени по величине равен средней. Этот показатель экстраполяции считается за крайние 3 месяца.

А метод экспоненциального сглаживания тренда можно охарактеризовать как прогноз текущего показателя на предстоящий период, который представлен в виде общей суммы фактического показателя за текущий период и краткосрочный прогноз на текущий период, взвешенных при применении специальных индикаторов. В некоторых случаях данные методы трендов дополняются другими методами корреляции параболических трендов. Этот метод предполагает исследование взаимодействия различных тенденций в целях нахождения их взаимного влияния и непосредственного улучшения качества прогнозов. Следовательно, корреляционный анализ изучает взаимосвязь двух или более показателей, в зависимости от этого данный метод носит название парной или множественной корреляции. Данные методы применяются как российскими предприятиями, так и иностранными, так как они являются наиболее простыми, традиционными и эффективными.

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОГНОЗНОГО СОСТОЯНИЯ ФОНДОВОГО РЫНКА В РФ

2.1 Характеристика фондового рынка как объекта исследования

Год отмечен резким сокращением инструментальной базы российского рынка акций: на внутреннем организованном рынке число эмитентов сократилось на 45 единиц - до 275 компаний.

Капитализация внутреннего рынка акций изменилась незначительно и составила в валютном эквиваленте 817 млрд долл. (на 2,3% больше, чем годом ранее), в сравнении с ВВП капитализация упала до 40%.

Структурные диспропорции капитализации сохранились. Сокращение доли десяти наиболее капитализированных эмитентов приостановилось на уровне 62%. Нефтегазовая отрасль на конец года составила 50% капитализации. Доли металлургии и электроэнергетики в капитализации уменьшились, отмечается рост капитализации химической промышленности, компаний связи и торговли.

Объем сделок с акциями на внутреннем биржевом рынке (без учета сделок РЕПО) в течение года постоянно падал и суммарно составил 11,5 трлн руб. (на 41% меньше, чем годом ранее), наиболее существенно упали обороты в секторе Classica группы «Московская биржа». Среднедневной оборот, соответственно, резко снизился до 45,4 млрд руб Герасименко В. Современная рынок ценных бумаг// Российский экономический журнал. - 2011. - №9.- С. 53-75..

Концентрация внутреннего биржевого оборота на акциях отдельных эмитентов остается высокой: на долю десяти наиболее ликвидных эмитентов акций приходится 85% общего оборота, при этом около половины оборота составляет доля только двух эмитентов - ОАО «Газпром» и ОАО «Сбербанк России». Вместе с тем доля сделок с акциями ОАО «Сбербанк России» в общем обороте за год снизилась сразу на 5 п.п.

Показатель дохода на одну акцию (P/E) в течение года снижался и на конец года составил 5,3.

Рынок корпоративных облигаций. Количество эмитентов облигаций, находящихся во вторичном обороте, снизилось за год на 5,2% и стало 292. Количество эмиссий облигаций выросло до 767 выпусков (на 10,8% больше, чем годом ранее). Объем размещений по итогам года достиг 1,2 трлн руб., что является максимальным значением за наблюдаемый период.

Объем внутреннего рынка корпоративных облигаций достиг к концу года 4,2 трлн руб. по номинальной стоимости - на 21% больше, чем годом ранее. Однако в сравнении с ВВП это немногим меньше 7%.

Общий объем биржевых и внебиржевых сделок (по номиналу, без сделок РЕПО) с корпоративными облигациями за год составил 6,7 трлн руб. - на 15% больше итога предыдущего года. Свыше 80% вторичного оборота - биржевые сделки. Их объем (фактическая цена, без сделок РЕПО) вырос по сравнению с предыдущим годом на 3% - до 5,3 трлн руб. На долю первых десяти эмитентов корпоративных облигаций в общем объеме биржевых сделок с облигациями приходится 53% оборота, и этот показатель имеет тенденцию к росту.

Доля сделок с биржевыми облигациями по итогам года выросла до 30% http://www.naufor.ru/download/pdf/factbook/ru/RFR2012.pdf.

Проблема с дефолтами по корпоративным облигациям в 2012 г. утратила свою актуальность, показатели нарушений при исполнении эмитентами обязательств по корпоративным облигациям вернулись на докризисные уровни.

Рынок государственных облигаций. Ускорился рост объемов выпусков государственных облигаций (ГКО-ОФЗ), по итогам года объем этого рынка по номиналу достиг 3,3 трлн руб. (на 17% больше, чем годом ранее), в отношении к ВВП это составляет не многим более 5%. Объем вторичного рынка (в основном режиме торгов и режиме переговорных сделок) за год вырос в 2,5 раза и составил 4,4 трлн руб.,

Рынок субфедеральных и муниципальных облигаций. В течение последних лет этот рынок не демонстрирует позитивных тенденций. Его объем в сравнении с другими секторами долгового рынка ценных бумаг мал и по итогам года составил 440 млрд руб. по номиналу. Вторичный рынок отличается большой изменчивостью, тем не менее явно прослеживается тенденция постоянного спада оборотов, по итогам года суммарный объем торгов (биржевые и внебиржевые сделки по номинальной стоимости, без учета сделок РЕПО) уменьшился до 533 млрд руб. (на 8,5% меньше, чем годом ранее).

Сводные индексы акций не смогли за год отыграть потери предыдущего года. Позитивная динамика индексов отмечена только первые три месяца года, затем произошло падение, сменившееся боковым трендом.

Максимального за год значения индексы РТС и ММВБ достигли практически одновременно: Индекс РТС 15 марта 2012 года составил 1754, увеличившись с начала года на 22,4%, Индекс ММВБ 14 марта 12 года достиг уровня 1631, увеличившись с начала года на 12,9%. Минимального значения за год индексы достигли в мае-июне: Индекс РТС 1 июня 2012 года составил 1227, снизившись от максимального значения на 27,2%, Индекс ММВБ 23 мая 2012 упал до 1256, снизившись от максимального значения на 22,9% Лялин В. А. Российский рынок ценных бумаг: основные этапы и тенденции развития // Евразийский международный научно-аналитический журнал. - 2012. - №2. - С. 182-186..

По итогам года сводные фондовые индексы акций показали небольшую положительную доходность, наибольший рост продемонстрировал Индекс РТС (1526,98 пунктов - плюс 10,5% годовых).

Сводные фондовые индексы акций не демонстрируют способности к преодолению исторических максимумов, достигнутых в первой половине 2008 г., попытки выйти на долгосрочный восходящий тренд, наблюдавшиеся в 2010- 2012 гг. заканчиваются неудачно.

Среди отраслевых индексов наибольшее падение второй год подряд показывает индекс электроэнергетики. А наиболее доходным стал индекс потребительских товаров. Капитализационные индексы оказались по итогам года в нейтральной зоне. По итогам года волатильность основных сводных фондовых индексов акций находилась на достаточно низком уровне.

Средний совокупный доход инвесторов в корпоративные облигации (индекс MICEX CBI TR) рос вплоть до середины мая, затем произошел спад. Затем до конца года этот индекс возобновил рост и по итогам года увеличился на 8,6%. Средневзвешенная доходность к погашению корпоративных облигаций по индексу MICEX CBI TR была подвержена разнонаправленным изменениям и усредненно составила 8,7%. Характерно, что в течение всего года средневзвешенная доходность к погашению постоянно превышала ставку рефинансирования Банка России, при этом усредненный спред составил 0,65 п.п.

Средний совокупный доход инвесторов в государственные облигации (индекс MICEX RGBI TR) продолжил тенденцию, сформировавшуюся в конце предыдущего года, и рос ускоренным темпом вплоть до начала мая, затем наблюдался резкий спад, сменившийся в июле - августе ускоренным ростом. В итоге, за год индекс MICEX RGBI TR увеличился на 14,7%. Поведение эффективной доходности государственных облигаций к погашению RGBEY в первой половине года отличалось стабильностью, однако с мая эффективная доходность к погашению начала расти. В мае- июне эффективная доходность государственных облигаций превышала ставку рефинансирования Банка России, зафиксированы разовые превышения ставки рефинансирования до 0,34 п.п. Затем эффективная доходность к погашению государственных облигаций уменьшалась до конца года, усредненно по итогам года она составила - 7,4%.

По итогам года волатильность фондовых индексов корпоративных и государственных облигаций оказалась на достаточно низком уровне.

Российский индекс волатильности RTSVX на качественном уровне практически полностью идентичен международному индексу VIX. Вместе с тем RTSVX по своим значениям существенно превосходит свой международный аналог. Поведение индекса волатильности носит ярко выраженный нестационарный характер. В период январь - апрель индекс демонстрировал стабильное поведение относительно среднего значения 33%. Однако в начале мая он стал расти, и в отдельные периоды значение индекса превышало 50%. Во второй половине индекс волатильности снижался и к концу года упал до 20%, максимально приблизившись к своему международному аналогу.

2.2 Ретроспективный анализ фондового рынка в РФ

В табл. 1 приведены сводные данные по акциям, которые предлагаются на фондовом рынке группы «Московская биржа», а также оценка агентством Standard&Poor"s1 числа российских эмитентов, акции которых допущены к торговле на ФБ ММВБ, NYSE, NASDAQ и входят в LSE-listed S&P EMDB Russia index.

Таблица 1. Организованный рынок акций в 2011-2013г.г.

			Оценка S&P
	Количество эмитентов акций		Количество эмитентов акций	Количество выпусков акций (ао, ап) в котировальных списках
Группа «Московская Биржа»

По данным на конец июня, на внутреннем рынке их насчитывается 270, на 44 компании меньше, чем годом ранее, снижение существенное - на 16,3%.

По данным иностранных источников, на внутреннем и внешнем рынках представлена 301 российская компания - эмитент акций, это на 39 компаний меньше, чем годом ранее (сокращение 12,9%).

Количество выпусков акций, включенных в котировальные списки на внутреннем рынке, также уменьшается, однако скорость сокращения ниже: с июня 2012 г. за двенадцать месяцев оно уменьшилось на шесть выпусков (5,6% в относительном исчислении) Лялин В. А. Российский рынок ценных бумаг: основные этапы и тенденции развития // Евразийский международный научно-аналитический журнал. - 2012. - №2. - С. 182-186..

В течение второй половины 2012 - первой половины 2013 г. Произошло изменение долгосрочного тренда, связанного с постепенным уменьшением количества «рыночных» эмитентов облигаций: по данным на июнь 2013 г. их число увеличилось до 306 компании против 288 годом ранее, - на 6,3% (табл. 2).

Таблица 2. Количество эмитентов корпоративных облигаций и эмиссий в 2012-2013 г.

Рост количества «рыночных» выпусков не прекращался, и по итогам первого полугодия 2013 г. число таких выпусков достигло 834 (на 20% больше, чем годом ранее). На рис. 3 приведен график, характеризующий объемы рынка корпоративных облигаций (размещенные «рыночные» и «нерыночные» выпуски, по номинальной стоимости). В первом полугодии 2013 г. Рост объема рынка корпоративных облигаций продолжился и по итогам июня в номинальном выражении объем достиг 4631 млрд руб., на 919 млрд руб. больше, чем годом ранее (на 19,8% в относительном исчислении). Вместе с тем следует отметить, что темпы роста постепенно замедляются: если в четвертом квартале 2012 г. в сравнении с предыдущим кварталом увеличение составило 9,0%, то во втором квартале 2013 г. - 4,2%.

Размещение новых выпусков корпоративных облигаций традиционно происходит неравномерно. В табл. 3 приведены данные о размещениях новых «рыночных» и «нерыночных» выпусков корпоративных облигаций.

Таблица 3. Размещения новых выпусков корпоративных облигаций в 2012-2013 гг.

	Количество эмитентов облигаций, шт.	Количество новых выпусков, шт.	Объем размещения, млрд руб.
	Рыночных	Нерыночных		Рыночных	Нерыночных		Рыночных	Нерыночных

В первом полугодии 2013 г. отмечается высокая активность размещений: привлечено 790 млрд руб. против 475 млрд руб. годом ранее. Вместе с тем доля «рыночных» размещений в этом объеме уменьшилась с 92 до 87%.

Традиционно вторичные торги корпоративными облигациями не менее чем на 80% осуществляются на организованном рынке.

Количество эмитентов корпоративных облигаций, представленных на Фондовом рынке группы «Московская биржа» в течение двух последних кварталов стало расти.

По данным на конец июня 2013 г. их насчитывалось 322 против 310 годом ранее. При этом рост количества выпусков облигаций оказался еще более интенсивным - на 21% за этот же период. Вместе с тем число эмитентов, облигации которых включены в котировальные списки, осталось практически неизменным - немногим более 180 эмитентов (в среднем около 56% от общего количества эмитентов облигаций).

2.3 Сценарии развития фондового рынка РФ в долгосрочной перспективе

Российский рынок до сих пор остается монополистичным, многие отрасли (например, нефтегазовая, строительная) закрыты для конкуренции: ценообразование в этих отраслях далеко не рыночное, и конкуренции нет в принципе. Компании не имеют возможности зайти на эти рынки и на равных бороться за клиентов. Хотя для окончательного формирования многих рынков необходимо развитие фондового Рынки ценных бумаг // Инвестиционная Группа ТРИНФИКО / Электронный ресурс // http://www.trinfico.ru..

По словам Чалдаева Л.А., для решения обозначенных ранее проблем необходимо:

1 Усовершенствовать законодательство (особое внимание - налоговому). В ряде случаев действующее в России налоговое законодательство не учитывает особенностей налогообложения отдельных видов финансовых операций;

2 Снизить административные барьеры и упростить процедуры. В последнее время ФСФР России предприняла ряд шагов с целью упрощения процедур государственной регистрации выпусков ценных бумаг, что стало одним из важнейших условий динамичного роста объемов операций с ценными бумагами на российском рынке;

3 Развивать срочный рынок и рынок коллективных инвестиций. В настоящее время ФСФР России подготовлены концепция и проект соответствующего законодательного акта.

4 Совершенствовать качество корпоративного управления. За последние годы в России многое сделано по обеспечению необходимого качества корпоративного управления. Вместе с тем, целый ряд проблем требуют своего решения, как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе;

5 Улучшать механизмы привлечения частных инвесторов и механизмы защиты их интересов. Постоянное и осмысленное участие населения на финансовом рынке является одним из признаков не только повышения уровня жизни в стране, но и показателем определенной зрелости финансового рынка, обеспечивающего трансформацию индивидуальных сбережений в необходимые экономике инвестиции.

Повышение интереса населения к финансовому рынку и стимулирование инвестирования на финансовом рынке индивидуальных сбережений обеспечивается рядом мер, в том числе в области совершенствования налогообложения, о чем сказано выше.

Важным средством стимулирования участия розничных инвесторов на финансовом рынке могут стать компенсационные и страховые схемы;

6 Совершенствовать регулирование на финансовом рынке. Совершенствование регулирования на финансовом рынке должно осуществляться по трем основным направлениям: во-первых, повышение роли СРО и установление их более тесной связи с государственным регулятором финансового рынка, во-вторых, унификация норм и правил государственного регулирования деятельности на финансовом рынке с постепенной концентрацией государственных функций по регулированию, контролю и надзору на финансовом рынке в одном государственном органе, в-третьих, развитие системы пруденциального надзора;

Решение изложенных задач позволило бы создать надежную базу долгосрочного роста российского финансового рынка и повышение его роли как в рамках национальной, так и мировой экономики. В результате могут быть достигнуты целевые показатели, представленные в таблице 4.

Таблица 4. Перспективы развития рынка ценных бумаг

Показатель
Капитализация публичных компаний, трлн. руб.
Соотношение капитализации к ВВП, в %
Биржевая торговля акциями, трлн. руб.
Стоимость корпоративных облигаций в обращении, трлн. руб.
Активы паевых инвестиционных фондов, трлн. руб.
Годовой объем публичных размещений акций на внутреннем рынке, по рыночной стоимости, в трлн. руб.
Количество розничных инвесторов на рынке ценных бумаг, млн. человек
Доля иностранных ценных бумаг в обороте российских бирж, %

Ожидается, что курс рубля к доллару установится на уровне 34-35 на конец 2013 года. По мнению Лялина В.А., цены на нефть будут в этот период колебаться в диапазоне 100 - 130 долларов за баррель.

Максимова Т.П. предполагает, что в части облигаций ожидается стабилизация ставок на уровне 9-10% годовых. Возможный диапазон колебаний в эти два года представляется в коридоре 8-12% годовых, в зависимости от темпов роста экономики. При этом максимум в 12% годовых может как раз прийтись на середину 2012 года с дальнейшим снижением до 9-10% в 2013 году. При ускорении восстановления экономики инфляционные процессы неизбежны, что может приводить к изменениям ставок на денежном и облигационном рынках. В целом, не ожидается каких-то потрясений на этих рынках и думается, что возможны колебания ставок в зависимости от ситуации с американскими долговыми бумагами и ставками LiBOR, движением риск-спрэдов (премий) по заимствованиям, включая облигационные, сдвигами в курсах международных валют и неравномерными темпами развития региональных экономик. При этом, не ожидается резкого роста доходности межбанковского рынка беспоставочных форвардов на американский доллар и, следовательно, ситуация с доходностью облигаций оценивается в этот период в целом как спокойная.

Таким образом, повышение эффективности функционирования рынка ценных бумаг в современной России можно достичь путем усовершенствования законодательства, снижения административных барьеров, развития срочного рынка и рынка коллективных инвестиций, совершенствование качества корпоративного управления, улучшения привлечения частных инвесторов и механизмов защиты их интересов, совершенствования регулирования на финансовом рынке, пресечения и предупреждения недобросовестной деятельности, совершенствования регулирования, консолидации и формирования положительного имиджа.

ГЛАВА 3. СОСТОЯНИЕ ФОНДОВОГО РЫНКА РФ: ПРОГНОЗ НА 2014-2016 ГГ.

3.1 Построение и описание прогнозной модели состояния фондового рынка РФ

Для определения прогнозного значения доходности индекса РТС была разработана с использованием инструментария регрессионного и корреляционного анализа трехфакторная модель, позволяющая спрогнозировать значение доходности индекса РТС.

Разработка модели осуществлялась в несколько этапов http://www.naufor.ru/download/pdf/factbook/ru/RFR2012.pdf.

1. Определение возможных экзогенных факторов, которые могут влиять на доходность фондового индекса.

2. Сбор статистической информации о прошлых значениях факторов.

3. Проверка распределения вероятностей на его подчинение нормальному закону для каждого фактора.

4. Расчет коэффициента парной линейной корреляции каждого фактора (нормально распределенного) с результирующим показателем.

5. Добавление к объясняющим переменным фактора, имеющего значимую корреляцию с результирующим показателем.

6. Окончательное формирование модели.

7. Проверка модели на значимость.

8. Расчет частных коэффициентов парной корреляции всех переменных с целью недопущения мультиколлинеарности факторов.

В процессе построения модели рассматривались следующие макроэкономические факторы:

- темп прироста портфельных иностранных инвестиций в экономике;

- темп прироста денежной массы;

- темп изменения ставки рефинансирования ЦБ РФ;

- темп прироста ВВП (в реальном исчислении);

- темп прироста цены на нефть (NYMEX);

- темп прироста цены на золото;

- темп изменения процентной ставки по депозитам;

- темп изменения процентной ставки по кредитам.

Из вышеперечисленных факторов были отобраны всего три, имеющие корреляцию с результирующим показателем, значимо отличающуюся от нуля. Среди них:

- темп прироста цены на нефть;

- темп прироста безналичной денежной массы;

- темп прироста ВВП.

3.2 Составление прогноза фондового рынка РФ

Все темпы прироста, используемые в модели, брались за квартальный период с 2005 по 2013 год. Выбор квартального, а не месячного интервала обусловлен отсутствием статистики за месячный период по большинству макроэкономических индикаторов. Доходность индекса РТС определялась по формуле

y = ln(RTS1/RTS0)?4 , (1)

где y - доходность индекса РТС, RTS1, RTS0 - последние значения индексов РТС рассматриваемого и предыдущего кварталов соответственно.

Как видно из формулы (1), доходность индекса РТС вычислена по схеме непрерывного процента.

Темп прироста цены на нефть в годовом исчислении рассчитывался по формуле

x1 = ln(P1/P0)?4 , (2)

где x1 - темп прироста цены на нефть в годовом исчислении, P1, P0 - цена закрытия на нефть марки Brent (NYMEX) рассматриваемого и предыдущего кварталов соответственно. Темп прироста цены на нефть (2) рассчитан по схеме непрерывного процента.

Темп прироста безналичной денежной массы в годовом исчислении рассчитывался по формуле

x2 = ln(DM1/DM0)?4 , (3)

где x2 - темп прироста безналичной денежной массы в годовом исчислении, DM1, DM0 - объемы безналичной денежной массы в рублях на 1-е число следующего за рассматриваемым и рассматриваемого кварталов соответственно.

Темп прироста безналичной денежной массы (3) вычислен по схеме непрерывного процента.

Темп прироста ВВП в годовом исчислении рассчитывался по формуле

x3 = ln(TGDP1/TGDP0)?ty/tq , (4)

где x3 - темп прироста ВВП в годовом исчислении, TGDP1, TGDP0 - темпы роста реального ВВП рассматриваемого и предыдущего кварталов соответственно в процентах к ВВП 1995 года, ty и tq - количество рабочих дней в году и квартале соответственно.

Все три фактора и результирующий показатель во времени - случайные процессы (X1(t), X2(t), X3(t), Y(t)). Введем предположение об их статистической стационарности. Тогда можно считать значения x1i, x2i, x3i, yi в каждом квартале случайным исходом испытания, а несмещенные состоятельные оценки параметров распределения случайных величин можно определить выборочным методом.

Если случайные величины X1, X2, X3, Y распределены нормально, то между ними может быть только линейная взаимосвязь.

Покажем, что случайная величина Y распределена по нормальному закону.

Несмещенные состоятельные выборочные оценки параметров можно найти по эмпирическим данным. Для этого диапазон значений Y был разбит на 6 равных интервалов (количество интервалов определено по формуле Стерджеса), после чего были определены значения эмпирических частот, а затем и частости Y. Исходя из полученных значений, распределение случайной величины может быть нормальным. Несмещенные оценки параметров распределения следующие:

E(Y) = 0.3558 ,

S2(Y) = 1.4004 .

Выдвигаем нулевую гипотезу H0: случайная величина Y имеет нормальный закон распределения с параметрами a и у2 (Y ~ N(a; у2)).

Для проверки гипотезы на уровне значимости 0.05 используем критерий согласия ч2 - критерий Пирсона. Статистические и гипотетические вероятности попадания Y в интервал представлены в табл. 5.

Таблица 5. Статистические и гипотетические вероятности попадания Y в интервал

Поскольку ч2

0.05;3 = 7.814728, следовательно ч2 Ј ч2

Покажем, что случайная величина X1 распределена по нормальному закону.

Несмещенные состоятельные выборочные оценки параметров можно найти по эмпирическим данным. Для этого диапазон значений X1 был разбит на 6 равных интервалов (количество интервалов определено по формуле Стерджеса), после чего были определены значения эмпирических частот, а затем и частости X1. Исходя из полученных значений, распределение случайной величины может быть нормальным. Несмещенные оценки параметров распределения следующие:

E(X1) = 0.1543 ,

S2(X1) = 0.6227 .

Выдвигаем нулевую гипотезу H0: случайная величина X1 имеет нормальный закон распределения с параметрами a и у2 (X1 ~ N(a; у2)).

Для проверки гипотезы на уровне значимости 0.05 используем критерий согласия ч2 - критерий Пирсона. Так как количество попаданий во второй интервал меньше 5, то целесообразно объединить первый интервал со вторым. Статистические и гипотетические вероятности попадания X1 в интервал представлены в табл. 6.

Таблица 6. Статистические и гипотетические вероятности попадания X1 в интервал

Поскольку ч2

0.05;2 = 5.991465, а следовательно ч2 Ј ч2

б;k, то гипотеза H0 не противоречит опытным данным.

Покажем, что случайная величина X2 распределена по нормальному закону. Несмещенные состоятельные выборочные оценки параметров можно найти по эмпирическим данным. Для этого диапазон значений X2 был разбит на 6 равных интервалов (количество интервалов определено по формуле Стерджеса), после чего были определены значения эмпирических частот, а затем и частости X2. Исходя из полученных значений, распределение случайной величины может быть нормальным. Несмещенные оценки параметров распределения следующие:

E(X2) = 0.1543 ,

S2(X2) = 0.6227 .

Выдвигаем нулевую гипотезу H0: случайная величина X2 имеет нормальный закон распределения с параметрами a и у2 (X2 ~ N(a; у2)).

Для проверки гипотезы на уровне значимости 0.05 используем критерий согласия ч2 - критерий Пирсона. Так как количество попаданий во второй интервал меньше 5, то целесообразно объединить первый интервал со вторым. Статистические и гипотетические вероятности попадания X2 в интервал представлены в табл. 7.

Таблица 7. Статистические и гипотетические вероятности попадания X2 в интервал

Поскольку ч2

0.05;3 = 7.814728, а следовательно ч2 ? ч2

б;k, то гипотеза H0 не противоречит опытным данным.

Покажем, что случайная величина X3 распределена по нормальному закону.

Вообще, из эмпирических данных видно, что временной ряд не является строго стационарным. Очевидно, что самые значительные темпы прироста ВВП наблюдаются в третьем квартале любого года, а самое серьезное снижение - в первом квартале.

Таким образом, даже при равенстве дисперсий, математическое ожидание случайной величины зависит от номера квартала. Приведем динамический ряд к стационарному виду, нивелируя влияние сезонного фактора.

Скорректированные на сезонность уровни ряда представлены в табл. 4.

Их вычисление производилось по следующему алгоритму:

Где - среднее значение темпа прироста ВВП за j квартал,

Темп прироста ВВП в j квартале в год k, E(X3) - среднее значение случайной величины X3, рассчитанное по данным сгруппированного вариационного ряда.

Результаты расчета индексов сезонности представим в табл. 8.

	1 квартал	2 квартал	3 квартал	4 квартал

Значения скорректированных уровней ряда получены по формуле:

Несмещенные состоятельные выборочные оценки параметров можно найти по эмпирическим данным. Для этого диапазон скорректированных значений X3 был разбит на 6 равных интервалов (количество интервалов определено по формуле Стерджеса), после чего были определены значения эмпирических частот, а затем и частостей X3. Исходя из полученных скорректированных значений, распределение случайной величины может быть нормальным. Несмещенные оценки параметров распределения следующие:

S2(X3) = 0.1074.

Выдвигаем нулевую гипотезу H0: случайная величина X3 имеет нормальный закон распределения с параметрами a и у2 (X3 ~ N(a; у2)).

Для проверки гипотезы на уровне значимости 0.05 используем критерий согласия ч2 - критерий Пирсона. Статистические и гипотетические вероятности попадания X3 в интервал представлены в табл. 9.

Таблица 9 Статистические и гипотетические вероятности попадания X3 в интервал

Отсюда, ч2 = 4.533912 .

Поскольку ч2 0.05;3 = 7.814728, а следовательно ч2 Ј ч2 б;k, то гипотеза H0 не противоречит опытным данным.

Так как случайные величины X1, X2, X3, Y имеют нормальный закон распределения, то связь между ними может быть только линейной, и модель множественной линейной регрессии можно представить в виде:

yi = в0 + в1x1i + в2x2i + в3x3i + еi , (8)

где в0, в1, в2 и в3 - неизвестные параметры, еi - возмущение (случайная ошибка).

Или в матричной форме:

Оценкой этой модели по выборке является уравнение

yi = b0 + b1x1i + b2x2i + b3x3i + ei (9)

или в матричной форме

Используя элементы линейной алгебры и метод наименьших квадратов, определяем вектор неизвестных параметров b

b0 = -1.07296; b1 = 0.50645; b2 = 3.16038;

Полученные результаты объяснимы с экономической точки зрения. С ростом цены на нефть происходит увеличение вероятности высокой цены в будущем, вычисленной по ретроспективе. Это увеличивает ожидаемые доходы российских топливно-энергетических компаний и, как следствие, справедливую стоимость топливно-энергетического бизнеса Рамзаева Е.П. Рынок ценных бумаг - составная часть финансового рынка // Экономические науки. - 2011. - № 77. - С. 47-50.. Рыночная стоимость топливно-энергетических компаний составляет значительную долю капитализации индекса РТС. Повышение безналичной денежной массы приводит к увеличению инвестиционной активности институциональных инвесторов и корпораций и, безусловно, способствует росту фондового рынка.

Таким образом, математическое ожидание Y при конкретных значениях факторов неопределенности можно вычислить по формуле

E (Y)i = -1.07296 + 0.50645 ? x1i + 3.16038 ? x2i - 0.0182 ? x3i . (10)

Множественный коэффициент корреляции R для данной модели

Коэффициент детерминации R2 для данной модели

Можно сделать вывод, что изменчивость выбранных факторов приближенно на 42% объясняет изменчивость зависимой переменной.

Используя F-критерий Фишера-Снедекора, проверим значимость уравнения регрессии на уровне значимости б = 0.05.

Если известен коэффициент детерминации R2, то критерий значимости уравнения регрессии может быть записан в виде:

F = R2?(n - p - 1) / ((1 - R2) ?p) > Fб;k1;k2 , (11)

где k1 = p, k2 = n - p - 1; p - количество объясняющих переменных; n - количество элементов в выборке.

Для данной модели:

F0..05;3;31= 2.9113.

Поскольку F > Fб;k1;k2, то уравнение множественной регрессии значимо.

Так как модель является многофакторной, нужно для обеспечения достоверности прогноза проверить ее на мультиколлинеарность факторов. Необходимо, чтобы объясняющие переменные были независимыми случайными величинами. Для этого были рассчитаны выборочные частные коэффициенты парной корреляции факторов, их значения

rx1x2 = 0.0727; rx1x3 = -0.0314; rx2x3 = 0.1029.

Как видно из расчетов, выборочный коэффициент частной парной линейной корреляции много меньше 0.7 для всех объясняющих переменных. Можно утверждать, что мультиколлинеарность факторов отсутствует.

Доверительный интервал для математического ожидания Ex0(Y) примет вид

yX0 - t1-б;n-p-1?sYx ? EX0 (Y) ? yX0 + t1-б;n-p-1?sYx, (12)

где sYx характеризует изменчивость зависимой переменной в результате колеблемости объясняющих переменных.

Доверительный интервал для индивидуальных значений зависимой переменной y0 примет вид:

yX0 - t1-б;n-p-1?sY0 ? y0 ? yX0 + t1-б;n-p-1?sY0, (13)

где sY0 характеризует изменчивость зависимой переменной как в результате колеблемости объясняющих, так и под воздействием случайных, неучтенных в модели факторов.

Спрогнозируем значение индекса РТС на основе значений факторов, заложенных в Прогнозе социально-экономического развития Российской Федерации до 2010 г. В данном документе определены прогнозные значения темпов роста ВВП и цены за 1 баррель нефти.

Темпы роста ВВП в 2014 году составят 106.5%, в 2015 - 106.1%, в 2016 - 106.0%.

Отсюда логарифмический темп прироста ВВП в 2014 г. составит 6.3%, в 2015 г. - 5.9%, в 2016 г. - 5.8%.

Цена за 1 баррель нефти в 2014 г. Составит 55 долл. США, в 2015 г. - 53 долл. США, в 2016 г. - 52 долл. США.

Таким образом, годовой логарифмический темп прироста цены на нефть в 2014 году составит - 10.35%, в 2015 - 3.70%, в 2016 - 1.9%.

Прогнозный темп прироста безналичной денежной массы определим, проанализировав временной ряд и найдя уравнение линии тренда.

Динамика безналичной денежной массы, а также график функции тренда представлены на рис. 1.

Рис. 1. Динамика безналичной денежной массы

Рис. 2. Ожидаемая доходность индекса РТС в 2014-2010 гг.

3.3 Верификация прогноза фондового рынка РФ

Уравнение для линии тренда может быть записано в виде

Y =195.98?e0.0922x,

где Y - значение величины безналичной денежной массы; x - номер квартала при начале исчисления со второго квартала 2005 года.

Качество аппроксимации очень высокое (R2 = 0.9945).

Таким образом, величину безналичной денежной массы определим на 1.01.2014 г. В размере 8 588.79 млрд. руб., на 1.01.2015 г. в размере 12 419.37 млрд. руб., на 1.01.2016 г. в размере 17 958.39 млрд. руб., на 1.01.2010 г. в размере 25 967.8 млрд. руб.

Логарифмический годовой темп прироста безналичной денежной массы в 2014 г. равен 32.42%, в 2015-2010 гг. равен 36.88% ежегодно.

В результате применения прогнозной модели вычислим прогнозную (выборочную) доходность индекса РТС на 2014 год, она равна - 10.19%.

Ожидаемая доходность с вероятностью 0.6 лежит в интервале от -28.08% до 7.69%. С вероятностью 0.6 доходность индекса РТС в 2014 г. будет лежать в интервале от -71.76% до 51.37%.

В результате применения прогнозной модели вычислим прогнозную (выборочную) доходность индекса РТС на 2015 год, она равна 7.28%.

Ожидаемая доходность с вероятностью 0.6 лежит в интервале от -10.1% до 24.65%. С вероятностью 0.6 доходность индекса РТС в 2015 г. будет лежать в интервале от -54.23% до 68.79%.

В результате применения прогнозной модели вычислим прогнозную (выборочную) доходность индекса РТС на 2016 год, она равна 8.19%. Ожидаемая доходность с вероятностью 0.6 лежит в интервале от -9.07% до 25.45%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Современный фондовый рынок, как один из мощнейших инструментов по привлечению инвестиционных средств, требует от его участников высокого уровня профессионализма в управлении активами. Как показывает современная теория и практика, эффективная работа на фондовом рынке невозможна без наличия мощного аппарата анализа и прогноза курсов акций, валют и других товарно-материальных активов обращающихся на рынке.

Современная финансовая теория совместно с математикой и статистикой располагает несколькими широко известными моделями описывающими поведение цен на финансовые активы. В настоящее время инвестиционный анализ существует в трех формах: технический анализ, фундаментальный анализ и «академический» анализ (эконометрия фондового рынка).

Технический анализ благодаря своей простоте и доступности для освоения уже почти сто лет является одним из самых популярных методов принятия решений на фондовом рынке. Однако его методы, зачастую являющиеся весьма эффективными, не являются строго научными и требуют большого опыта и доли интуиции для эффективного применения.

Подобные документы

Теоретические основы и основные подходы прогнозирования развития автомобильного рынка России. Ретроспективный анализ автомобильного рынка, сценарии динамики его развития. Составление прогноза состояния автомобильного рынка и верификация прогноза.

курсовая работа , добавлен 28.05.2010


Влияние современного фондового рынка на развитие экономики страны. Проблемы и перспективы рынка ценных бумаг Российской Федерации и его инвестиционная привлекательность. Определение приоритетных направлений в развитии финансового рынка государства.

курсовая работа , добавлен 31.01.2015


Теоретические основы прогнозирования структуры доходов населения: основные подходы к прогнозированию и обоснование выбранного метода ислледования. Ретроспективный анализ и сценарии развития доходов в Тюменской области: составление и верифакация прогноза.

курсовая работа , добавлен 26.01.2011


Понятие, сущность, основные элементы, виды рынка труда, источники информации и принципы прогнозирования в данной сфере. Факторы, влияющие на развитие рынка труда в перспективе, тенденции. Реализация прогнозов рынка труда в форме программ развития.

курсовая работа , добавлен 23.09.2014


Проблемы, виды, функции, тенденции и перспективы развития рынка ценных бумаг в Российской Федерации. Индексы фондового рынка как показатели его состояния. Значение рынка ценных бумаг для развития экономики развитых государств в современный период.

курсовая работа , добавлен 23.07.2014


Теоретичские основы работы фондовой биржи. Общетеоретические основы множественного корреляционно-регрессионного метода анализа. Оценка качества модели множественной регрессии. Апробирование модели для прогнозирования фондового индекса РТС на 2014 год.

курсовая работа , добавлен 10.05.2015


Гипотеза о том, что объем фондового рынка определяется объемом денежной массы. Тестовая проверка нефтяной гипотезы. Описание данных при помощи линейной и логарифмической зависимостей. Проверка необходимости использования инструментальных переменных.

контрольная работа , добавлен 26.12.2011


Макроэкономическое значение мобилизации свободных денежных средств для нужд хозяйствующих субъектов и государства. Особенности обращения капитала, представленного в ценных бумагах и деривативах, индексы фондового рынка как показатели его состояния.

курсовая работа , добавлен 03.08.2014


Основные виды круп, их переработка. Характеристика современного состояния рынка круп и оценка тенденций его развития на основе системы показателей анализа товарного рынка. Производство крупы на предприятиях пищевой промышленности, динамика цены.

курсовая работа , добавлен 23.01.2014


Раскрытие экономического содержания фондового рынка, его место в системе финансового рынка. Характеристика и классификация основных видов ценных бумаг. Особенности развития рынка ценных бумаг в Республике Беларусь как в стране с переходной экономикой.