АРТ-моделирование на фондовом рынке

Предположим, что каким-то образом удалось найти состав и количество факторов влияния для конкретного актива. Может ли через определённый интервал времени факторная структура измениться? Наши результаты исследований свидетельствуют о нестационарном характере взаимосвязей на фондовом рынке. Это значит, что модель применима лишь в течение определённого срока, после которого возникает необходимость

строить её заново. При этом факторы риска могут быть уже другими.

Могут ли факторы влиять на цену только через определённое время?

В самом вопросе уже заложен ответ на него - конечно, могут. Так, подорожание нефти может сказываться на ценах акций транспортных компаний не сразу, а какое-то время спустя. Если факторов несколько, то у каждого фактора может быть своё характеристическое время. Как найти эти времена?

Как ранжировать компании сразу по нескольким показателям?

Построив модель САРМ для множества активов, для выбора наиболее привлекательных активов была возможность сортировать их по чувствительности, систематическому или несистематическому риску. В многофакторном случае актив характеризуется набором систематических рисков, связанных с каждым фактором. Как анализировать их все?

Итак, построение модели арбитражного ценообразования, используемой для определения стоимости ценных бумаг, сопряжено с субъективным отношением инвестора к влияющим факторам. Поскольку инвестор в своем исследовании самостоятельно определяет круг показателей, по его мнению, тесно связанных с доходностью того или иного актива, и методы их анализа, это обуславливает определенную субъективность получаемой оценки.

Проблемы практического применения методов

АРТ-моделирования

Практические возможности использования модели арбитражного ценообразования для расчета ставки дисконта в российских условиях ограничены по нескольким причинам[9].

Во-первых, это недостаток информации. АРТ требует изучения статистических данных по предприятию и конкурентам, а также динамики экономических показателей. С этой точки зрения использовать ее можно только для компаний, акции которых торгуются на фондовом рынке.

Во-вторых, это отсутствие специальных методик расчета отдельных элементов в рамках модели арбитражного ценообразования, вынуждающее использовать проверенные способы расчета ставки дисконтирования для получения более обоснованных и надежных результатов.

И, в-третьих, сложность расчетов. Учитывая первые два момента, сложность расчетов может сделать использование АРТ попросту нецелесообразным исходя из соотношения затрат труда и качества полученных результатов.

На основании рассмотренных выше достоинств и недостатков теории арбитражного ценообразования можно сделать следующие выводы.

Так, с теоретической точки зрения модель АРТ обладает неоспоримыми преимуществами перед прочими моделями фондового рынка:

Модель АРТ расщепляет факторы риска на составляющие, приближая их к условиям, в которых действует конкретный бизнес;

АРТ использует относительно более слабые упрощающие анализ предположения (по сравнению, например, с моделью оценки капитальных активов САРМ).

Однако у модели АРТ есть и существенные недостатки, которые носят как теоретический, так и практический характер, а именно:

АРТ умалчивает о конкретных систематических факторах, влияющих на риск и доходность;

АРТ требует тщательной подготовки информации и подробного анализа деятельности предприятия и конкурентов, занимаемой рыночной ниши и макроэкономических условий.

В конечном счете, построение модели АРТ является крайне трудоемким процессом и требует значительных временных затрат на подготовку исследования (то есть сбор первичных данных) и проведение необходимых расчетов, однако в силу неразвитости российского фондового рынка выполнение всех необходимых процедур в конечном счете не может гарантировать получение реальной картины динамики доходности.

Глава III. АРТ-моделирование: теория и практика

§ 1. Эконометрический подход к моделированию фондового рынка:

от общего к частному

Для выявления экономических взаимосвязей (в частности, зависимостей на фондовом рынке) широко применяется аппарат экономико-статистического моделирования. Необходимость разработки специального математического аппарата для анализа экономических процессов обусловлена спецификой задач, особенностью экономической информации, а возможность применения статистических методов в качестве инструмента анализа – тем, что проявление закономерностей в экономике носит, как правило, статистический характер. Применительно к экономическим и финансовым процессам, ста­тисти­ческие методы принято называть эконо­метрическими.

Рассмотрим основные эконометрические приемы, необходимые для проведения нашего исследования в области оценки стоимости акций.

Проведение эконометрического исследования предполагает осуществление процедур корреляционно-регрессионного анализа[10].

Корреляционный анализ выборочных данных позволяет обнаружить и измерить тесноту статистической связи между переменными, которые рассматриваются как случайные величины. В целях анализа корреляции случайных величин на основе выборки, как правило, определяют выборочные коэффициенты корреляции и проверяют статистические гипотезы о значимости корреляционной связи.

В случае взаимосвязи нескольких случайных величин x 1,x 2, …, x p анализу подвергают корреляционную матрицу. В этом случае выборка представляет из себя матрицу наблюдений Х = ||х i j||, i = 1, …, n, j = 1, …, p, где n - объем выборки, p - число рассматриваемых случайных величин, i - индекс наблюдения в выборке, j - индекс переменной, величина х i j соответствует i-му наблюдению над j-й переменной.

Элементами корреляционной матрицы выступают линейные парные коэффициенты корреляции, вычисляемые между переменными выборки.

Линейный парный коэффициент корреляции является мерой линейной статистической связи двух случайных величин. Выборочный коэффициент парной корреляции определяют как

, (2)

где i - индекс наблюдения в выборке, i = 1, …, n, n - объем выборки, x i, y i, i = 1, …, n - наблюдения над случайными величинами X и Y соответственно.

Парный коэффициент корреляции характеризует степень приближения статистической связи к линейной. Он отражает взаимосвязь случайных величин и не зависит от того, какая из величин X и Y является причиной, а какая - следствием.

Коэффициент корреляции обладает следующими свойствами:

1). Коэффициент не имеет размерности, следовательно, сопоставим для различных статистических показателей;

2). Величина коэффициента корреляции лежит в пределах от -1 до +1. Значение |ρx,y | = 1 свидетельствует о том, что между переменными существует функциональная зависимость, т. е. все наблюдения лежат на одной прямой (чем ближе |ρx,y| к 1, тем ближе эта связь к функциональной); если ρx,y равен или приближается к нулю, это указывает на отсутствие линейной связи между X и Y, хотя допустимо существование нелинейной зависимости;

 Скачать реферат