Эмпирический анализ показал, что инвесторы требуют, чтобы акции, доход по которым колеблется (доход включает дивиденды и изменения цены акции), давали в среднем более высокий доход. К примеру, в долгосрочном аспекте на компьютерные акции можно получить более высокий доход, нежели на акции компании коммунальных услуг, которые регулируются монополиями. И хотя стандартное отклонение для ряда наблюдений (например, различных цен и дохода от группы акций во времени) измерить можно, для сопоставления информации между группами переменных или группами фирм требуется дополнительный расчет. Речь идет о коэффициенте вариации. Последний характеризует отношение стандартного отклонения доходов к их ожидаемой величине. Иными словами, он показывает стандартное отклонение от средней величины в процентном выражении, а не просто "сырые" величины. Это процедура схожа с представлением в относительных величинах статей баланса. [c.403]
Значение RSI отражает темпы изменений цены и зависит только от изменений цен закрытия, не имеет отношения к принятой концепции относительной силы (нахождения отношения цены данной бумаги к сводному рыночному индексу, например S P-500, с целью получения оценки динамики данной бумаги по отношению к рынку в целом). Это индикатор скорости цены с преобладающим весом последних данных, для расчета используется только один временной ряд. Интервал возможных значений находится в интервале от 0-100. [c.199]
Пересчеты в практике исчисления народного дохода при сильном изменении цен, ассортимента товарооборота или возникновении других обстоятельств статистики всех стран выполняют постоянно для формирования сопоставимых рядов этого показателя за длительный промежуток времени. Конечно, требования к приемлемой сопоставимости, допустимой точности и предельной возможной детализации при образовании длительных [c.16]
Удивительно, насколько случайность и детерминированность, выраженная в определенных образах, содержащихся в ценовых рядах, кажутся мирно уживающимися в этих временных рядах. На Рис. 13, Рис. 14 и Рис. 15 представлена иллюстрация всепроникающей изменчивости цен на всех временных шкалах. Эти изменения являются колебаниями рынка акций, возникающими в результате действий множества инвесторов. [c.44]
По этой причине по возможности следует отбирать факторы, которые отражают изменения в ожидании, а не в реализации, поскольку последние обычно включают оба типа изменений. Одним из способов достижения этой цели является выбор переменных, которые включают изменения в рыночных ценах. Так, разность в доходности двух портфелей — одного, состоящего из акций, которые предположительно не зависят от инфляции, и другого, состоящего из акций, которые предположительно зависят от инфляции, — может быть использована в качестве фактора, измеряющего изменения инфляционных ожиданий. При построении факторных моделей с помощью временных рядов часто опираются именно на такого рода рыночные суррогаты изменений в прогнозах относительно фундаментальных макроэкономических показателей. [c.303]
В зарубежной статистике методом непрерывной инвентаризации определяется не только стоимость домашнего имущества населения, но и стоимость накопленного основного капитала. Для получения оценок этих элементов национального богатства используется информация о ежегодных инвестициях в основной капитал и потребительских расходах на товары длительного пользования. Эти данные с помощью соответствующих индексов цен приводятся к сопоставимому виду (т.е. пересчитываются в цены одного года). Такая операция необходима, поскольку цены на одинаковые товары не остаются неизменными. Это является отражением не только дополнительных затрат на производство товаров улучшенного качества, но и инфляционных процессов. Индексы цен строят так, чтобы они отражали именно второй, инфляционный, компонент роста цен. Тогда ряды динамики ежегодных инвестиций в основной капитал и потребительских расходов, пересчитанных в сопоставимые цены, будут отражать не только количественное, но и качественное изменение массы товаров. Подобные пересчеты проводятся с целью получения в конечном счете представления о восстановительной стоимости основного капитала и домашнего имущества населения, т.е. о запасах в ценах текущего периода. При этом исходят из того, что запасы товаров являются результатом предшествующих инвестиций в основной капитал или потребительских расходов и продолжают оставаться в рабочем состоянии к текущему моменту времени. [c.166]
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]
На уровень рентабельности влияет ряд факторов использование основных фондов по мощности и во времени, их совершенствование на основе научно-технического прогресса, использование новейшей технологии, ускорение оборачиваемости оборотных средств и высвобождение их из оборота, осуществление режима экономии и сокращение текущих затрат. Особое значение имеет рост производительности труда. Большое влияние оказывает организация производства и управления. Ряд факторов не зависит от деятельности предприятия например, изменение цен и тарифов (на основные фонды, сырье и материалы, доставку их на предприятия и др.). Реализация резервов роста рентабельности охватывает практически все стороны деятельности предприятия. [c.289]
Важное значение для анализа себестоимости энергии и отдельных ее составляющих имеет метод индексов, который наиболее правильно характеризует динамику себестоимости энергии и отдельных ее слагаемых за ряд лет, в тех случаях, когда имело место изменение цен на топливо, тарифов на железнодорожные перевозки, изменение ставок заработной платы, норм амортизации, переоценки основных фондов и др. Кроме того, индексный метод должен применяться при анализе себестоимости энергии за длительный период времени на ТЭЦ, производящей два вида энергии — электрическую и тепловую. [c.404]
В этом разделе мы попытаемся осветить доказательства наличия рыночной эффективности, полученные благодаря проведенным исследованиям. Не претендуя на полноту освещения вопроса, мы разделили факты на три категории анализ изменения цен и свойства временных рядов исследование воздействия информационных сообщений на эффективность рынка, существование аномальной доходности среди фирм во времени, а также анализ эффективности действий инсайдеров, аналитиков и управляющих финансовыми ресурсами. [c.162]
СВОЙСТВА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ИЗМЕНЕНИЯ ЦЕН [c.162]
Инвесторы использовали ценовые графики и ценовые модели в качестве инструментов для предсказания будущего движения цен на протяжении всей истории финансовых рынков. Таким образом, неудивительно, что первые исследования рыночной эффективности сосредоточивались на связи между изменениями цен во времени и пытались определить, возможны ли в действительности подобные предсказания. Некоторые из этих проверок были стимулированы применением теории случайных блужданий к теории ценовых изменений. При этом предполагалось, что цены меняются во времени случайным образом. Поскольку уже было проведено множество исследований свойств временных рядов ценовых изменений, результаты можно разбить на две категории исследования, которые сосредоточивались на краткосрочном ценовом поведении (дневные, недельные движения цен, а также движения цен в границах дня) и исследования, посвященные долгосрочным ценовым движениям (годовые и пятилетние периоды). [c.162]
Наконец, сама информация не имела бы однородного воздействия на цены вместо этого информация ассимилировалась бы различными инвестиционными горизонтами по-разному. Оживление рынка, вызванное текущими факторами, только постепенно стало бы очевидным или важным для инвесторов с долгосрочными горизонтами. Аналогичным образом, экономические факторы изменили бы ожидания. По мере того как долгосрочные инвесторы изменяют свою оценку и начинают торговать, появляется техническая тенденция и влияет на краткосрочных инвесторов. В краткосрочной перспективе может ожидаться, что изменения цены будут более шумным, потому что общее соглашение о справедливой цене и, следовательно, о приемлемых пределах вокруг справедливой цены, является более крупным компонентом совокупного дохода. В более долговременных инвестиционных горизонтах есть больше времени для усваивания информации и, следовательно, больше согласия относительно надлежащей цены. В результате, чем долговременнее инвестиционный горизонт, тем более гладким является временной ряд. [c.57]
Мы начинаем с временного ряда х =Х ,...х , чтобы представить п последовательных значений. (В этой книге мы говорим о временном ряде х, имея в виду весь х,, где г = от 1 до п. Определенный элемент х будет включать его нижний индекс. Эта система обозначений будет применяться ко всем временным рядам). Показатель времени, в общем, неважен. В случае Херста, он представлял собой ежегодный слив Нила. Для рынков это могут быть ежедневные изменения цены индекса курса акций. Среднее значение хт временного ряда х определяется как [c.63]
Глава 8 начинается с ряда фактов, взятых из архива ежедневных данных о ценах согласно индексу Доу-Джонса для акций промышленных компаний. Этот ценовой архив, который охватывает период с января 1888 г. по декабрь 1990 г., или 102 года ежедневных данных, содержит 26 520 точек данных. Как мы обсудили выше, большое количество точек данных - это не все, что требуется. Также необходим длительный интервал времени. Кажется, что этот архив выполняет оба требования. Мы будем рассчитывать прибыли для различных горизонтов времени, чтобы проследить, изменяется ли поведение R/S в зависимости от используемого приращения времени. Это предполагает осуществление выборки временного ряда в различных интервалах. С таким длинным рядом мы можем исследовать, может ли "избыточная выборка" привести к смещениям. Мы можем ожидать, что по мере изменения интервала выборки произойдет следующее [c.111]
Первоначально стандартное отклонение использовалось потому, что оно измеряло дисперсию процента изменения цен (или прибылей) распределения вероятностей. Распределение вероятностей оценивалось на основании ненормализованных эмпирических данных. Чем больше стандартное отклонение, тем выше вероятность большого изменения цены - и тем рискованнее акция. Кроме того, полагалось (по причинам, обсуждавшимся ранее), что выборка прибылей осуществлялась из нормального распределения. Вероятности могли быть оценены на основании гауссовой нормы. Также предполагалось, что дисперсия была конечна следовательно, стандартное отклонение стремилось бы к значению, которое было стандартным отклонением совокупности. Стандартное отклонение было, конечно, выше, если временной ряд цен был более изрезан, поэтому стандартное отклонение стало известным как мера волатильности акций. Тот факт, что акция, склонная к сильным колебаниям, будет более волатильной и более рискованной, чем менее волатильная акция, казался исключительно разумным. На рисунке 10.1 показано пересчитанное на год стандартное отклонение 22-дневных прибылей для индекса S P 500 со 2 января 1945 г. по 1 августа 1990 г. [c.143]
На рисунке 14.2(Ь) мы видим совсем другую ситуацию. Последовательное стандартное отклонение для данных индекса Доу-Джонса не сходится. Оно заканчивается в 1, потому что временной ряд был нормализован к стандартному отклонению 1, но не сходится. С другой стороны, кажется, что гауссов случайный временной ряд сходится при приблизительно 100 наблюдениях, а большие изменения в стандартном отклонении индекса Доу-Джонса представляют собой скачки -изменения прерывисты. Даже в конце графика, где мы имеем более 5200 наблюдений, появляются разрывы. Кажется, что флуктуации становятся менее сильными, но это происходит вследствие того, что ежедневное изменение в цене меньше влияет на среднее. Рисунок 14.3 - "увеличенный снимок" конца рисунка 14.2(Ь). Мы можем [c.196]
Мы знаем, что временная структура является рядом спот-курсов по отношению к спектру погашений на рынке облигаций, поэтому облигация будет подвержена изменениям во временной структуре в зависимости от того, как ожидаемые денежные потоки распределены по временной структуре, т.е. как каждый денежный поток связан с каждым слот-курсом Например, рассмотрим две бескупонные облигации. Срок погашения одной 10 лет, а другой — 3 года. Если временная структура параллельно переносится вверх или вниз, то обе облигации изменятся в одинаковой степени, и величина изменений показывается продолжительностью и выпуклостью. Однако если долгосрочные процентные ставки возрастают, а краткосрочные — падают, то цена десятилетней облигации упадет, а трехлетней — возрастет. Теперь рассмотрим облигацию с ненулевым купоном. Она по сути является портфелем облигаций с нулевым купоном. Каждый из купонов и погасительный платеж дисконтируются по соответствующей спот-ставке. Стоимость облигации будет равна сумме приведенных стоимостей, [c.505]
Сходимость (конвергенция) дает сигнал на синергическое изменение цены в результате последующих импульсов. Дивергенция указывает на то, что последующее состояние рынка будет носить переменчивый, порывистый характер, сопровождающийся высокой волатильностью. Проанализируйте активность рынка в целом. Конвергенция, как правило, не наблюдается без сильной тенденции и динамичных рыночных условий. Понаблюдайте за теми временными диапазонами, когда все линии выстраиваются в ряд это может индуцировать импульс закрытия, быстро двигающий цену вверх или вниз. [c.389]
Другими словами, PJ есть несмещенная оценка будущей цепы акций. Это также означает, что если мы наблюдаем временной ряд цен на акции j, скажем / J в период т, и xJ — реальная реализация Xj в период г, то в среднем разность pTj — XTJ (средняя ошибка прогноза) должна быть равна пулю. Типичные способы проверки эффективности рынка основаны на этом факте. Обычно тест строится в терминах доходности. Если мы обозначим через rj = zj/pj — 1 доходность акции j в период г, то нуль-гипотеза состоит в том, что, используя любую информацию в момент времени т, нельзя предсказать доходность. Другими словами, изменения в ценах акций чисто случайны. [c.120]
Основное критическое замечание в адрес статистической обработки заключается в том, что коррекция изменений цены фактора в исследованиях временных рядов для функций краткосрочных затрат увеличивает смещение в сторону линейности. Индексы Ласпейреса цен факторов в общем случае приведут к переоценке, увеличивая цены факторов, поскольку они никак не учитывают замещение. Дефляция с таким индексом с избытком компенсирует увеличение цены. Если высокие цены факторов связаны с высокими уровнями выпуска за период временного ряда, тогда для высоких значений выпуска продукции затраты будут снижаться. Можно обойти эту проблему, создавая другие [c.190]
В данном исследовании предполагалось, что межотраслевые различия в чистой ценности продукта зависят от общего числа работающих и от общей величины основного и оборотного капитала, когда каждая отрасль промышленности рассматривается отдельно. Это, совершенно очевидно, уже другая производственная функция, отличающаяся от функции, основанной на временных рядах. Количества используемого труда являются физическими количествами, и, хотя капитал дан в стоимостном выражении, это также по сути приблизительные измерения относительных физических количеств. Однако, поскольку продукт также дан в стоимостном выражении, это является результатом не только изменений прироста общего физического продукта, но также изменений меновой стоимости или относительной цены единицы продукции отрасли. Чистая ценность продукта, производимого в отрасли, будет в таких случаях зависеть не только от физического объема производства, но также и от влияния соответствующих кривых спроса на продукцию. Изменения любой из этих переменных скажутся на общей произведенной меновой ценности. [c.36]
B. В структурных или межотраслевых исследованиях Ь все еще выражает координату пересечения, но это также и коэффициент преобразования, который переводит число занятых работников и долларовую оценку инвестиций в долларовую оценку чистого продукта. Как и в случае временных рядов, основанных на индексах, Ъ обычно выше по формуле (2), когда значения j определяются независимо, чем по формуле (1). Величина Ь, как правило, изменяется прямо пропорционально изменениям общего уровня цен она обычно выше в годы, когда уровень цен выше, и наоборот. Имеются, [c.51]
В некоторых случаях потребитель заказывает продукцию, требующую дополнительных затрат, не предусмотренных стандартами. Для их возмещения применяется система доплат, которые взимаются сверх оптовой цены. В оптовых ценах различают отпускную цену и плановую цену. Отпускная цена поставщика включает оптовую цену предприятия и доплаты (или скидки). Плановая цена (планово-заготовительная) — это цена материала на месте его потребления. В нее включаются отпускная цена поставщика и все расходы по доставке материалов на склад потребителя (транспортные расходы, расходы по таре, наценки снабженческо-сбытовых организаций). Плановая цена применяется при планировании транспортно-заготовительных расходов на предприятии, поэтому ее часто называют заводской ценой. Она включается в номенклатуры-ценники, разрабатываемые на предприятиях. Разновидностью оптовых цен являются расчетные цены. Эти цены дифференцированы по предприятиям или их группам с учетом различий в объективных условиях, в основном применяются в добывающей промышленности, а при необходимости - и на продукцию отдельных отраслей обрабатывающей промышленности. В ряде случаев во внутризаводском планировании применяются планов о-расчетные цены, определяемые на основе калькуляции оптовой цены и себестоимости продукции. Это условные цеховые цены на определенные виды изделия. Оптовые цены на сельхозтехнику, минеральные удобрения и другие средства производства, реализуемые колхозам и совхозам, могут быть ниже оптовых цен для промышленных предприятий. Особая разновидность оптовых цен -лимитные цены, имеющие верхний предел уровня цены на данный вид продукции эти цены применяются на стадии проектирования новой техники. С т а в к и-п л а т ы за используемые предприятиями природные ресурсы - это ставки возмещения затрат на геологоразведочные работы, попенная плата, плата за воду и т.п. Сопоставимые цены используются для определения изменений объема продукции или других показателей, выраженных в стоимостной форме, за тот или иной период времени. Применяются для исключения влияния изменения цен при определении динамики показателей развития народного хозяйства. Базисная цена-цена, принимаемая за основу при исчислении индексов, характеризующих динамику объема производства, себестоимости и других показателей. Применяется в планировании, статистике, учете. [c.212]
Стратегия одновременной покупки и продажи фьючерсных контрактов основывается на том, что движение цен в пространстве, во времени и на разные, но взаимосвязанные активы, обычно не совпадает по своей скорости, а в ряде случаев может различаться и по направлениям. И если правильно спрогнозировать эти изменения цен, то можно получить прибыль от проведения соответствующей стратегии на рынке. [c.237]
На протяжении каждого календарного года индекс потребительских цен (тарифов) на товары и платные услуги населению, а также индексы потребительских цен на продовольственные товары, алкогольные напитки, непродовольственные товары и платные услуги населению рассчитываются на основе элементарных агрегатов в помесячном выражении как прямые агрегатные индексы31 с весами, отражающими структуру потребительских расходов предшествующего календарного года. С началом очередного календарного года производится уточнение состава корзины товаров-представителей и смена весов. Методика является одношаговой, т.е. она не предусматривает последующего уточнения оценок индексов цен. Временные ряды ИПЦ в базисной форме рассчитываются перемножением индексов, построенных для разных календарных лет, т.е. они строятся как сцепленные индексы. Индексы в годовом выражении получаются на основе индексов в помесячном выражении и показывают изменение цен конца текущего календарного года к концу предыдущего года. Аналогично строятся и индексы в квартальном выражении. [c.39]
Контур Дельты (также еще Очертания Дельты, Форма Дельты) (Delta ontour) — линия или кривая на стандартном графике ценовых рядов, соединяющая все точки, соответствующие одному и тому же значению дельты. Контур дельты дает возможность определить изменение чувствительности опциона во времени к изменению цены базового инструмента. [c.239]
Такая интерпретация ведет к новому пониманию и толкованию изучаемой динамики цен и позволяет сделать предположение, что возможна предсказуемость таких процессов. Для того, чтобы понять и принять такое неожиданное и необычного заключение, мы должны напомнить некоторые базовые факты, касающихся распределения цен или изменений цен (часто называемых частотой распределения) и их соответствующей корреляции. В заключение, мы сначала представим стандартный взгляд на изменения цены и доходности на рынке акций. Простая игровая модель проиллюстрирует, почему арбитражные возможности (возможность получить "бесплатный обед"), обычно, вымываются интеллектуальными инвестициями информированных трейдеров, приводя к концепции эффективного рынка акций. Далее, в следующей главе, мы протестируем эту концепцию в следующей главе путем исследования вероятностного распределения падений или просадок (drawdowns), которые приводят к потерям в течение нескольких дней подряд, демонстрируя справедливость тезиса о том, что большие падения (крахи), быстрые или медленные, принадлежат своему собственному классу событий во временном ряду. [c.39]
Понимание механизма изменения цен представляется весьма полезны для принятия решения о том, что делать покупать или продавать актив. Тако знание дает понимание того, куда пойдут цены - вверх или вниз и в каш момент времени. В более общем смысле - какие характеристики ряд приращений цен могут помочь нам для улучшения качества прогноза и будущего поведения Среди множества разных характеристик ряда ценово динамики, привлекают внимание две характеристики распределение ценовы приращений и корреляция между последовательными ценовыми приращениям [c.46]
График корреляционной функции для минутных приращений индекса S P500 на основе ценовой динамики этого индекса 20 июня 1995 года представлен на Рис. 13. Корреляционная функция с временным лагом т, есть не что иное, как статистическая мера силы связи, с которой текущие изменения цены связаны с аналогичными приращениями цены на временном интервале т в прошлом. Такая функция называется автокорреляционной функцией, так как характеризует "память" изучаемого процесса, то есть ту меру причинности (линейной) которая содержится во временном ряду. Говоря другими словами, эта функция определяет, может ли быть предсказано будущее исходя из информации, заключенной в прошлых значениях. Сумма всех корреляционных функций для всех возможных временных лагов (от 1 до бесконечности), прямо пропорциональна числу случаев, когда будущие приращения цен будут близки их текущим приращениям по причинам, отличным от чистой случайности. Корреляционная функция равная нулю для всех ненулевых временных лагов подразумевает тот факт, что приращения являются случайными, как в игре в кости. Корреляция равная 1 соответствует абсолютному совпадению, которое наблюдается только для ценовых приращений сравниваемых сами с собой. Необходимо заметить, что нулевая корреляционная функция, не полностью устраняет возможность предсказания цен в будущем, поскольку другие алгоритмы обнаружения взаимосвязи, в частности, использующие, по крайней мере, три приращения (соответствующие, так называемой, "нелинейной корреляции") возможно лучше улавливают ценовую динамику. [c.48]
Легко провфить, что среднее E(Sp(t)), а также двухточечная корреляция E(Sp(t),Sp(t )) для t Ф t равна нулю и, таким образом, фф также является белым шумом. Интуитивно, такой вывод возникает из того факта, что в эту характеристику временного ряда вводится нечетное число бросков монеты, чье среднее равняется нулю ((1/2) х (+1) + (1/2) х (-1) = 0). Однако, трёхточечная корреляционная функция E(Sp(t - 2) 8p(t - 1) Sp(t)) не равна нулю, но равна 1 и ожидание величины Sp(t), требующее знания двух предыдущих приращений ф - 2) и Sp(t -1) не равно нулю, а равно E(Sp(t) Sp(t -2), Sp(t -l))=ep(t - 2)Sp(t -1). Это означает, что возможно предсказать изменение цены сегодня с большей, чем 50% вероятностью, если знать изменение цены вчфа и позавчера [c.65]
На рис. 3.9 представлена зависимость pt от pt t для ряда с полным учетом доходов. Как видно из рисунка, линия регрессии и квадратичная обратная связь вносят свой вклад в изменения цен. На этой точечной диаграмме трудно заметить нелинейную связь, потому что включенный во временной ряд случайный шум намного интенсивнее исходной детерминированной структуры. [c.82]
Применение нейронных сетей в этой задаче показало, что статическая нелинейная система может быть обучена так, чтобы выполнять технический анализ на начальном уровне. Наш подход отличается от других, известных в этой области, тем, что мы не пытаемся оптимизировать входное множество. На вход сети, предсказывающей направление будущих изменений цен, подавались временные ряды данных в исходном виде. При помощи перемасштабирования данных достигалась инвариантность пространства входов. Затем сеть обучалась с использованием регуляризирующего штрафного члена, ограничивающего положение интерполирующей поверхности, построенной нейронной сетью. Модель выдавала до 54% правильных сигналов. [c.224]
Математическая модель представляет собой систему интегро-дифференциаль-ных динамических и кинетических уравнений, связывающих между собой основные факторы, влияющие на прогнозируемую ситуацию. В расчетном алгоритме реализуются разностные аппроксимации этих уравнений с временным шагом в 1 год. Динамические уравнения описывают изменения со временем газовых ресурсов, объемов поставок, темпов экономического роста и ряда других показателей. Эволюционные кинетические уравнения описывают процессы износа газодобывающего оборудования и изменения дебита скважин. В систему входит также модель образования равновесной рыночной цены, основанная на балансе спроса и предложения, и имеющихся данных (на примере рынка Великобритании) о влиянии либерализации рынка на внутренние цены. [c.21]
Получившие в последние годы развитие комплексные сделки, называемые также программируемыми торгами (programmed trades), значительно увеличили краткосроч ную колеблемость цен финансовых активов, включаемых в основные фондовые индексы Программные торги осуществляются профессиональными участниками рынка, причем объемы сделок велики — от 10 млн дол и выше. По каждому фьючерсному контракту с помощью компьютеров отслеживается изменение цен всех включенных в него активов, влияние этих изменений на величину рыночного индекса. Если фьючерсные цены значи тельно отклоняются от текущих, трейдеры осуществляют короткие операции с ценными бумагами с целью получения текущей безрисковой прибыли Можно себе представить, что произошло бы, если бы десятки трейдеров, управляющих миллионными капиталами, получили одинаковую информацию, а их компьютеры выдали схожие рекомендации по управлению пакетами акций. Массированная покупка одних и продажа других акций привели бы к существенному изменению компонентов индекса. Несмотря на то что трей деры постоянно совершенствуют свое мастерство и многим из них удается получить доход от временной неустойчивости тех нли иных акций, их действия в силу ряда причин бы стро приводят рынок в состояние равновесия. [c.123]
Этот простой пример позволяет сделать ряд выводов 1 Если ожидается изменение цены капитала в течение времени и можно прогнозировать эти изме нения, тогда NPV должен рассчитываться с учетом множества значений цены капитала 2 Принятый при прежних условиях проект может быть отвергнут, если цена капитала возрастает. 3 Вне зависимости от прогноза о динамике цены капитала IRRw = 11 1%, поэтому, если цена капитала непостоянна, неясно, с [c.230]
Процесс Херста, который, по существу, является процессом черного шума, уже широко обсуждался. Подобно розовому шуму, кажется, что в природе существует большое количество процессов черного шума. Розовые шумы происходят в процессах релаксации, таких как турбулентность. Черный шум появляется в длительных циклических данных наблюдений, таких как уровни рек, число солнечных пятен, толщина годовых колец, а также изменения цен на фондовом рынке. Процесс Херста является одним возможным объяснением появления черного шума, но есть и другие причины существования во временном ряду персистентности. В Части 5 мы обсудим возможность "шумового хаоса". В этом разделе мы исследуем дробное броуновское движение. [c.178]
Этот краткий обзор показывает, что по поводу ЕМН возникли серьезные вопросы. В главе 2 мы видели, что ЕМН была необходима для того, чтобы оправдать предположение о случайном блуждании цен. Следовательно, модель случайного блуждания не находит себе места без ЕМН, хотя это отношение отнюдь не обратимо. Случайное блуждание было необходимо для применения статистического анализа к временным рядам ценовых изменений. Статистический анализ был необходим хотя бы только для того, чтобы теория портфеля была применима в реальности. Без нормального распределения огромное число теоретических и эмпирических работ ставится ПГ1П, погтрпг Мы также видели, что традиционный компромисс между риском и прибылью не всегда имеет место. [c.53]