Цена как статистическая характеристика рынка

ПРИЛОЖЕНИЕ 2 А Цена как статистическая характеристика рынка  [c.86]

Основными объектами статистического изучения фондового биржевого рынка являются биржевые сделки, производимые на нем, а предметом — ценовые и объемные характеристики этих операций. Кроме того, в статистике фондовых бирж широко используются данные о доходности ценных бумаг (см. гл. 11), емкости биржевого рынка, его ликвидности и др.  [c.347]


Предметом статистики ценных бумаг являются количественные характеристики массовых процессов движения ценных бумаг как финансовых продуктов, деятельности эмитентов, инвесторов, финансовых и информационных посредников, ведущих операции на рынке ценных бумаг, а также внебиржевых рынков ценных бумаг в целом (статистическое изучение биржи выделено в учебнике в самостоятельную главу).  [c.496]

Объекты статистических наблюдений. Комплексное статистическое изучение ценных бумаг предполагает как характеристику самих ценных бумаг (их курсов, объемов, торгов, качества), так и деятельность учасников рынка ценных бумаг (эмитентов, инвесторов и т.д.), причем отдельно по видам рынков ценных бумаг (биржевой и внебиржевой, первичный и вторичный) и видам самих ценных бумаг (акции, облигации и т.д.). Для этих целей разработана система статистических показателей, включающая статистику  [c.498]


Ценообразование на рынке ценных бумаг может осуществляться экспертным, аналитическим, статистическим, нормативно-параметрическим (балльным), балансовым методами и на основе экономико-математического моделирования. Дадим характеристику отдельным методам ценообразования.  [c.194]

Товары-представители характеризуются определенными потребительскими свойствами назначением, качеством, артикулом, номером или наименованием марки, модели, страной-изготовителем и другими признаками. В качестве представителей выбираются такие товары и услуги, которые имеют значительную долю на потребительском рынке и, по оценкам специалистов, в течение продолжительного времени будут находиться в свободной продаже. Тщательное определение товара (услуги) как единицы статистического наблюдения способствует повышению качества индексных расчетов, поскольку дает возможность собирать действительно сопоставимые данные о ценах. Если бы в текущем периоде при построении индекса использовались данные о цене товара, отличающегося более высокими потребительскими свойствами и соответственно более высокой ценой по сравнению с одноименным товаром, включенным в выборку в базисном периоде, то в результате этого индекс потребительских цен показал бы не только чистое изменение цен, обусловленное инфляционными процессами, но и изменение, связанное с повышением качества товара. Однако индексы потребительских цен строятся именно для характеристики уровня инфляции. При этом они находят самое широкое применение. Индексы потребительских цен используются для переоценки ряда стоимостных показателей текущего периода в цены базисного периода, пересмотра минимальных социальных гарантий, решения вопросов в области оплаты труда, анализа валютных курсов и т.д.  [c.344]


Очень короткие циклы изменения цены возбуждают дневные рыночные импульсы. Каждый из этих кратковременных сегментов рынка содержит предсказуемые характеристики цены, волатиль-ности и рыночной толпы. Достоинства и недостатки ожидаемого поведения рынка внутри данных фаз развития генерируют обратную связь, стимулирующую последующую активность рынка Взаимосвязь между различными финансовыми рынками генерирует множество первичных циклов. Непрекращающаяся война энтузиастов фьючерсной биржи в Чикаго и Нью-Йоркского рынка акций бесконечно манипулирует арбитражными событиями. В 10 00 a.m. ET (время по Нью-Йорку) выходят правительственные экономические статистические отчеты, которые генерируют волатиль-ность всего мирового фондового рынка. В 3 00 p.m. ET отчеты кредитного рынка инициируют активность последнего часа регулярной торговой сессии американского фондового рынка.  [c.383]

Использование методов экономического анализа. В настоящее время изделия, прежде всего продукция машиностроения, поступающие на мировые товарные рынки, постоянно и быстро усложняются, увеличивается число характеристик и параметров, определяющих потребительские свойства изделий. Выявить статистическими методами влияние каждого из многочисленных параметров на цену не всегда возможно. Кроме того, увеличивается доля новой сложной нестандартной продукции (роботы, лазерная и медицинская техника, научная аппаратура и т. д.), которой трудно подобрать аналоги. В связи с этим теряется статистическая база для использования методов параметрического ценообразования.  [c.105]

Как отмечалось выше, современный технический анализ рынка ценных бумаг базируется на рассмотрении количественных характеристик ценных бумаг и портфеля ценных бумаг в рамках использования статистической методологии. С учетом этого, основные рекомендации по формированию портфеля ценных бумаг могут быть качественными и количественными . Качественные рекомендации можно свести к следующим  [c.137]

Основными методами изучения конъюнктуры биржевого рынка являются 1) мониторинг, или текущее наблюдение 2) статистический анализ 3) фундаментальный анализ 4) технический анализ 5) рейтинговый анализ 6) экспертный анализ. Конъюнктура оценивается с помощью системы показателей. Отбор показателей для оценкижонъюнктуры производится с учетом целей анализа и особенностей избранного метода. Показатели должны отражать на каждый данный момент направление и степень изменения характеристик рынка ценных бумаг по сравнению с предшествующим периодом.  [c.103]

Заметим, что выше приведено упрощенное изложение вопросов, связанных с расчетом статистических характеристик ценной бумаги. В упоминавшихся финансовых изданиях наряду с параметром j3 ценной бумаги обычно приводится еще ряд характеристик, в частности так называемое "приспособленное" (adjusted /3), скорректированное с учетом тенденции постепенного приближения к единице, характерной для данного показателя. Кроме того, приводится коэффициент а бумаги, позволяющий инвестору получить представление о соответствии текущей цены бумаги и той, которая соответствует равновесному рынку. Приводится также целый ряд параметров, характеризующих собственно корректность статистических расчетов.  [c.78]

Схема взимания НДС была предложена французским экономистом М. Лоре в 1954 году. Это самый молодой из налогов, формирующих основную часть доходов бюджетов. Во Франции он стал применяться с 1958 года. Однако показатель добавленной стоимости значительно раньше использовался в статистических целях. Например, в США он применялся с 1870 года для характеристики объемов промышленной продукции. В нашей стране показатель добавленной стоимости использовался в аналитических целях в период НЭПа. Необходимость применения добавленной стоимости как объекта налогообложения для европейских стран была обусловлена построением общего рынка, так как Римский договор 1957 года о создании Европейского Экономического Сообщества (ЕЭС) предусматривал с этой целью меры гармонизации систем косвенного налогообложения. Наличие НДС в налоговой системе было обязательным условием вступления в члены ЕЭС. Шестая директива Совета ЕЭС от 17 мая 1997 года стала основой современной европейской системы НДС, так как была принята с цепью унификации базы НДС во всех странах ЕЭС. Однако до сих пор системы НДС в разных странах имеют существенные различия. По состоянию на 31 декабря 1993 года НДС взимался в 43 странах мира2. Но в ряде ведущих стран он не применяется. Так, в США признано нецелесообразным использование НДС из опасения преобладания косвенных налогов в ущерб прямым3. При решении задачи развития рыночных отношений в России возникла необходимость реорганизации налога с оборота, действовавшего до 1992 года. Более чем на 80% он мобилизовался в бюджет в виде разницы между фиксированными государством розничными и оптовыми ценами. В новых условиях, предполагающих свободное ценообразование на основе спроса и предложения, исключается возможность формирования бюджета посредством налога с оборота. В то же время государство должно иметь стабильный источникдоходов бюджета, что и предопределило введение в Российской Федерации с 1 января 1992 года НДС Тем самым  [c.182]

Таким образом, в соответствии с моделью Блэка для фьючерсов справедливая стоимость колл-опциона с ценой исполнения 600, сроком исполнения 15 сентября 1991 года, при цене базового инструмента на 1 августа 1991 года 575, при вола-тильности 25%, с учетом 252-дневного года и R = 0 составляет 10,1202625. Интересно отметить связь между опционами и базовыми инструментами, используя вышеперечисленные модели ценообразования. Мы знаем, что 0 является наименьшей ценой опциона, но верхняя цена — это цена самого базового инструмента. Модели демонстрируют, что теоретическая справедливая цена опциона приближается к верхнему значению (стоимости базового инструмента U) при росте любой или всех трех переменных Т, R или V Это означает, что если мы, например, увеличим Т (время до срока истечения опциона) до бесконечно большого значения, тогда цена опциона будет равна цене базового инструмента. В этой связи мы можем сказать, что все базовые инструменты в действительности эквивалентны опционам с бесконечным Т. Таким образом, все сказанное верно не только для опционов, но и для базовых инструментов, как будто они являются опционами с бесконечным Т. Модель фондовых опционов Блэка-Шоулса и модель опционов на фьючерсы Блэка построены на определенных допущениях. Разработчики этих моделей исходили из трех утверждений. Несмотря на недостатки этих утверждений, предложенные модели все-таки довольно точны, и цены опционов будут стремиться к значениям, полученным из моделей. Первое из этих утверждений состоит в том, что опцион не может быть исполнен до истечения срока. Это приводит к недооценке опционов алгериканского типа, которые могут исполняться до истечения срока. Второе утверждение предполагает, что мы знаем будущую волатильность базового инструмента, и она будет оставаться постоянной в течение срока действия опциона. На самом деле это не так (т.е. волатильность изменится). Кроме того, распределение изменений волатильности логарифмически нормально, и эту проблему модели не учитывают1. Еще одно допущение модели состоит в том, что безрисковая процентная ставка остается постоянной в течение времени действия опциона. Это также не обязательно. Более того, краткосрочные ставки логарифмически нормально распределены. То обстоятельство, что, чем выше краткосрочные ставки, тем выше будут цены опционов, и утверждение относительно неизменности краткосрочных ставок может привести к еще большей недооценке опциона по отношению к ожидаемой цене (его правильному арифметическому математическому ожиданию). Еще одно утверждение (возможно наиболее важное), которое может привести к недооценке стоимости опциона, рассчитанной с помощью модели, по отношению к действительно ожидаемой стоимости, состоит в том, что логарифмы изменений цены распределяются нормально. Если бы опционы характеризовались не числом дней до даты истечения срока, а числом тиков вверх или вниз до истечения, а цена за один раз могла бы изменяться только на 1 тик и он был бы статистически независим от предыдущего тика, то мы могли бы допустить существование нормального распределения. В нашем случае логарифмы изменений цены не имеют таких характеристик. Тем не менее теоретические справедливые цены, полученные с помощью моделей, используются профессионалами на рынке. Даже если некоторые трейдеры применяют модели, которые отличаются от показанных здесь, большинство из них дадут похожие теоретические справедливые цены. Когда реальные цены расходятся с теоретическими до такой степени, что спекулянты могут получить прибыль, цены начинают снова сходиться к так называемой теоретической справедливой цене . Тот факт, что мы можем спрог-нозировать с  [c.160]

Стратегия 1 имеет следствие. Скажем, вы торгуете во внутридневной Временной Структуре и используете Цели Разумной Прибыли по Фибоначчи. Задача в том, чтобы забирать ближайшие Цели ( OP s) при работе в или около экстремальных значений цены, определенных с помощью осциллятора Бестрендо-вости. Разновидность этой техники используется даже трейдерами операционного зала биржи, прошедшими у меня обучение. По мере приближения уровней Перекупленности и Перепроданности, их действия в яме в значительной мере меняются. Ваши шаги также могут измениться. Подумайте об этом. Если в определенный день рынок достигает 70% - 90% от средней величины Перекупленности, скорее всего он встретит сопротивление и в течение как минимум последующих нескольких дней будет консолидироваться. В подобных обстоятельствах избегайте "покупать по стоп-орд ерам", поставленным по старым максимумам. Ищите внутридневные снижения, соответствующие областям поддержки Фибоначчи и открывайте там позиции. Затем немедленно выходите на старых максимумах, а также если цена снова приближается к среднему значению Перекупленности, или вы оказываетесь вблизи от Цели Разумной Прибыли по Фибоначчи - смотря что произойдет раньше. Помните, ценовые уровни, воспроизводимые ОБ/OS изменяются каждый день. Это динамические характеристики, а уровни рынка, рассчитанные подобным образом, как правило, имеют значительно больше шансов на победу, чем статистически вычисленные, как например, фиксированные денежные стопы.  [c.114]

Валюта имеет интересные статистические и фундаментальные характеристики, которые отличают ее от других процессов. По существу, валюта не является ценной бумагой, хотя в отношении нее осуществляется активная торговля. Крупнейшие участники, центральные банки не представляют собой максимизаторов доходности их цели не обязательно соответствуют целям рациональных инвесторов. В то же время на рынках валюты мало признаков циклов, хотя они действительно имеют сильные тренды.  [c.163]

Поскольку не всегда реально можно вернуть выбранный элемент обратно (например, деталь строительной конструкции при испытании на прочность доводится до разрушения), выборку производят из настолько большого объема генеральной совокупности, что потеря нескольких элементов для нее просто неощутима. И этого оказывается вполне достаточно, чтобы обеспечить требуемую точность и надежность статистического вывода об интересующих нас значениях характеристик случайной переменной. Вспомним хотя бы NASDAQ — информационную службу вторичного рынка ценных бумаг Нью-Йорка. Эта почти полностью автоматизированная система, как мы уже отмечали, действует вне биржи с 1971 г. В ее анналах зафиксированы данные более чем за 30 лет по ценным бумагам от казначейских векселей и корпоративных бонов наиболее крупных корпораций США до обыкновенных акций компаний. С ее помощью любой дилер или даже индивидуальный клиент может быстро получить информацию о состоянии фондового рынка. И на основе данных NASDAQ можно получить представление о том, как за это время распределялась доходность ценных бумаг. Концептуальные данные о доходности пред-  [c.255]

Если мы хотим в рамках корреляционной теории случайных процессов[26] далее оценивать эффективность торговли на рынке FOREX (на интервале времени t(l)...t(n)), мы должны оценить моментные характеристики эффективности торговли. К указанным моментным характеристикам в данном конкретном случае (см. рис. 10.7) будут относиться математическое ожидание ширины полосы между максимальной ценой лота валюты (верхняя линия) и минимальной ценой лота валюты (нижняя линия), то есть выигрыш спекулянта, а также корреляционная функция выигрыша (прибыли). Функция математического ожидания выигрыша (прибыли) - это некоторое среднее значение прибыли в функции времени. Корреляционная функция прибыли будет определять статистическую взаимосвязь между возможными мгновенными значениями прибыли в функции времени, а также степень разброса мгновенных значений прибыли относительно математического ожидания.  [c.254]