Гипотеза случайного блуждания [c.500]
Гипотеза случайного блуждания (21) [c.799]
В модели AR(l) случай ai = 1 соответствует классическому случайному блужданию (ср. с 2а из гл. I, посвященным гипотезе случайного блуждания и концепции эффективного рынка). Если, скажем, ai = 1, то [c.159]
Понятен наглядный смысл термина "обновляющий" в силу ортогональности элементов последовательности е = (е ) величина en+i может рассматриваться как та ( "новая" ) информация, которая "обновляет" информацию, содержащуюся в Н , и дает возможность образовать +1. Поскольку Н — Н для всех п, то, тем самым, en+i "обновляет" и информацию в Н . (Ср. с 2а, гл. I, где рассматривалась гипотеза случайного блуждания и обсуждалось понятие эффективного рынка.) [c.179]
В том случае, если нулевая гипотеза будет отвергнута, это будет означать, что гипотеза случайного блуждания также отвергается. В таблице 15.1 приведены результаты оценивания этой модели для однодневных доходностей индекса РТС за период 7.04.1999 г.-22.08.2002 г3. [c.439]
Суть рассуждений этих авторов в том, что повторения, случающиеся день ото дня, не взаимосвязанные, а значит, на цену воздействуют случайные величины, что и объясняет гипотезу о полной случайности движения цен, а это, в свою очередь, бросает вызов концепции предсказуемости. Вера в подобное случайное блуждание означает признание, что рынок эффективный и всем все известно. [c.99]
Гипотеза эффективного рынка и теория случайных блужданий 51 [c.5]
Мы сформировали гипотезу, что эволюция во времени рыночных цен является случайным блужданием. [c.76]
Эти подходы противопоставляются гипотезе эффективного рынка, которая предполагает, что движение финансовых цен - это немедленное и непредубежденное отражение поступающих новостей о будущей перспективе дохода. Согласно гипотезе эффективного рынка, отклонения от случайных блужданий, наблюдаемые эмпирически, просто отражают сходные отклонения в посторонних сигналах, поступающих на рынок. Моделирование на компьютерах позволяет нам проверить эту гипотезу на искусственных рынках акций. Несмотря на тот факт, что процесс появления новостей является процессом случайных блужданий, характеристики неслучайных движений цены появляются спонтанно, в результате нелинейных и имитационных взаимодействий между инвесторами. Это говорит, что не следует предполагать, будто сложный информационный поток объясняет сложность ценовых структур самоорганизации рыночной динамики достаточно, чтобы создать эту сложность эндогенно. [c.139]
Технологии, о которых идет речь, основываются на нелинейных методах анализа экономической и финансовой информации. В условиях возрастающей неуправляемости мировых процессов в финансовой сфере традиционные (читай, линейные) методы все чаще оказываются неспособными распознать ключевые переломы в тенденциях рынка. Так было, например, в случаях с крахом фондового рынка в 1987 году или началом глубокого спада в экономике Великобритании. Разочарование в этих методах заставило вспомнить о некогда казавшейся невероятной идее, согласно которой изменение рыночных показателей во времени не есть чисто случайное блуждание, а размеры ожидаемых доходов и/или характеристики неустойчивости (волатильности) можно пытаться находить при помощи более мощных методов. Общей чертой новых методов является возможность распознавания образов и вывода обобщающих правил. Существенными составными частями нового подхода являются нейронные сети (сети компьютерных процессоров, взаимодействие которых построено по образцу процессов обучения, происходящих в человеческом мозге) и генетические алгоритмы (методы, в которых, исходя из большого набора первоначальных предположений, вырабатывают все более правильные представления о поведении рынка и, в конечном счете, более содержательные рабочие гипотезы). Про методы обоих видов говорят, что они управляются данными, в противоположность подходу, основанному на применении правил, который принят в экспертных системах. Системы, основанные на знаниях, обладают тем недостатком, что построенные на их основе методы торговли оказываются довольно негибкими. Наконец, совершенно новый взгляд на мир предлагает теория динамических систем или теория хаоса. С ее помощью в явлениях, ранее считавшихся случайными, удается обнаружить порядок или некоторую структуру. Основное предположение здесь состоит в том, что поведение системы есть результат множества нелинейных взаимодействий, вследствие чего даже небольшое изменение начальных данных может привести к совершенно другому дальнейшему поведению системы. Благодаря [c.13]
Когда мы рассматриваем сектор рынка, соответствующий долгосрочным сделкам, вероятно, следует признать, что определяющее влияние на цены оказывают здесь такие экзогенные факторы, как обменные курсы и процентные ставки, показатели экономического роста, тенденции (тренды) цен и показателей прибыли. Поведение рынка здесь удовлетворительно описывается так называемой гипотезой эффективного рынка, согласно которой в каждый момент вся доступная информация о текущих и будущих событиях дисконтируется в текущие цены рынка, так что изменения цен бывают вызваны только поступающей свежей информацией. Напротив, в краткосрочной перспективе появляются новые возможности для прогнозов, связанные с учетом регулирования платежей, обратных связей и многочисленных технических и структурных факторов. Старые парадигмы финансовой науки типа модели случайного блуждания или гипотезы эффективного рынка внушают нам представление о том, что финансовые рынки склонны относительно плавно и разумно приспосабливаться к поступающей информации. В этом круге идей вполне убедительно выглядят описания поведения рынка на основе линейных зависимостей и законов обращения трендов (стационарности). Однако драматические обвалы рынка при отсутствии существенных изменений информации, резкие изменения условий доступа и сроков при пересечении компанией какого-то невидимого порога в кредитной сфере — все это проявления нелинейности. Действительность показывает, что поведение финансовых рынков едва ли может быть описано линейными трендами. [c.15]
В этой главе мы рассмотрим следующий вопрос обладают ли финансовые рынки внутренним механизмом нелинейной обратной связи. Если такой механизм, внешне проявляющийся в якобы случайном, хаотическом поведении цен, действительно, существует, то это бросает серьезный вызов таким известным и широко принятым теориям, как теория случайного блуждания и гипотеза эффективного рынка. Мы возьмем несколько простых и хорошо известных моделей, основанных на предположении о хаотическом поведении, сгенерируем с их помощью временные ряды и внимательно изучим каждый из них. Затем на этих временных рядах мы проведем ряд экспериментов с использованием нейронных сетей. Это позволит нам выяснить, насколько нейронные сети способны обнаруживать (и предсказывать) детерминированные закономерности, на основе которых ряды были получены. Там, где это возможно, мы будем сравнивать качество прогноза, выдаваемого нейронной сетью, с тем, что дает модель линейной регрессии. [c.72]
Устоявшиеся парадигмы финансовой науки, такие, как модель случайного блуждания и гипотеза эффективного рынка, предполагают, что финансовые рынки реагируют на информацию рационально и плавно. В этом случае едва ли можно придумать что-то лучше линейных связей и стационарного (обращающего тренды) поведения. [c.75]
Возможность точного предсказания ситуации на рынке представляется проблематичной, и разработанные для этого модели дают неудовлетворительные результаты. Очевидно, что такие модели не могут описывать действительно эффективный рынок, где вся поступающая информация мгновенно сказывается на ценах. Если предположить, что гипотеза эффективного рынка верна и изменение цены акций представляет собой случайное блуждание, то ни фундаментальный, ни технический анализ не имеют под собой никаких оснований. Любая предсказуемая возможность для извлечения прибыли будет использована задолго до того, как аналитик проделает свои вычисления. Почему же так много отдельных интеллектуальных индивидуумов и инвестиционных компаний продолжают заниматься прогнозами и заключают сделки против рынка Почему солидные банки тратят столько усилий на составление и публикацию ежемесячных и еженедельных прогнозов состояния экономики и финансов, если те же самые, а то и лучшие результаты можно получить с помощью датчика случайных чисел Почему управляющие портфелями ценных бумаг столько работают над отбором акций для своего портфеля при том, что эти же люди как физические лица не стали бы играть на превышение индекса (т.е. формировать инвестиционный портфель, растущий в цене быстрее, чем в среднем весь рынок) [c.115]
Считается, что цены на финансовые активы подчиняются закону случайного блуждания. Так как цены реагируют на непредвиденную информацию, которая поступает дискретно во времени, то цена должна следовать схеме случайного блуждания. Более того, финансовые рынки эффективны в том смысле, что вся доступная информация немедленно отражается в ценах на финансовые активы. Это свойство эффективности называется гипотезой эффективного рынка (ЕМН) и является одним из основных положений в теории финансов (см. гл. 3). Профессора до сих пор учат студентов тому, что временные ряды для цен с большим трудом, если вообще, поддаются прогнозу, а графический анализ показателей рынка (так называемый чартизм) и технический анализ сравнивают с колдовством и астрологией. [c.134]
Вычисление технических индикаторов типа скользящих средних или индексов относительной силы следует рассматривать как методы распознавания образов. В принципе, нейронные сети способны классифицировать образы и, следовательно, предсказывать структуру доходов. В одной из первых работ в этой области, посвященной прогнозированию доходов по акциям IBM, Уайт [279] показал, что нейронные сети предоставляют еще один интересный способ проверки ЕМН-гипотезы. Если бы рынок был полностью эффективным, то доходы описывались бы случайным блужданием и, следовательно, были бы совершенно непредсказуемы. Гипотезу можно проверить, погружая данные о доходах в пространство задержек, которое определяется как совокупность наборов значений дохода, соответствующих настоящему времени и предыдущим моментам времени до заданного порядка p (r(r),r(f-l),...,r(f-p)). [c.213]
Проверка гипотезы постулирует наиболее вероятный результат в качестве возможного ответа. Если мы не понимаем механики определенного процесса, например, фондового рынка, то статистическая структура, которая является независимой и идентично распределенной (IID) и характеризуется случайными блужданиями - наше лучшее первое предположение. Структура является гауссовой, и ее распределение плотности вероятности является нормальным распределением, или колоколообразной кривой. Это первоначальное предположение называют нулевой [c.73]
Херст (1951) основывал свою нулевую гипотезу на биноминальном распределении и подбрасывании монет. Его результат для случайных блужданий -частный случай уравнения (4.7) [c.74]
Основная цель моего предыдущего исследования состояла в том, чтобы доказать, что гипотеза эффективного рынка (ЕМН) несостоятельна, а также что рынки представляют собой процессы Херста, или смещенные случайные блуждания. И это мне удалось. Моя цель в настоящей работе состоит в том, чтобы проиллюстрировать метод, который может быть применен к собственной сфере интересов читателей. Поэтому проведенное здесь исследование в большей степени является последовательным процессом. Каждый пример был выбран для изучения определенного элемента или проблемы в применении R/S-анализа, а также способа ее устранения. Исследования интересны сами по себе, для понимания рынков. Они были выбраны в качестве иллюстраций таким образом, чтобы читатели могли применить R/S-анализ к своим собственным сферам интереса. [c.109]
Показатель Херста за 20-летний период подобен показателю, полученному в Главе 8 для 108 лет Н = 0,63. Е(Н) все еще равняется 0,58 и длина цикла все еще появляется на уровне приблизительно 200 недель. Однако дисперсия Е(Н) теперь составляет 1/1040 для стандартного отклонения 0,031. Несмотря на тот факт, что практически все значения являются такими же, как и значения в Главе 8, оценка показателя Херста теперь отличается от его ожидаемого значения только на 1,4 стандартных отклонения. К сожалению, это значение недостаточно высокое, чтобы мы могли отклонить нулевую гипотезу. Система все еще может быть случайным блужданием. [c.151]
Мы неоднократно говорили о том, что нормальное распределение не подходит для описания рыночных прибылей. До настоящего времени мы конкретно не говорили, что должно его заменить. Мы сделаем предположение, которое не поправится многим читателям. Во-первых, мы должны повторно исследовать причины широкого признания гауссовой гипотезы (рынки - случайные блуждания, которые хороню описываются с помощью нормальною распределения). [c.191]
В теории финансового инвестирования нет концепции, которая имела бы такую широкую проверку и так мало доверия к себе, как эффективные рынки . Помимо всего эта концепция является краеугольным камнем количественной теории рынка капитала, и последние тридцать с лишним лет исследований были полностью ей подчинены. В действительности гипотеза эффективного рынка (ЕМН) уходит корнями в начало века. Она выполняет одну первейшую функцию оправдать использование вероятностных расчетов в анализе рынков капитала. Но если рынки являются нелинейными динамическими системами, то тогда использование стандартного статистического анализа может привести к ошибочным результатам, особенно если в основе лежит модель случайных блужданий. Поэтому становится важным пересмотр тех предпосылок, которые стоят во главе угла нынешней теории рынков капитала. [c.28]
Перед тем, как вернуться к данным, мы должны спросить себя о том, что можно ожидать на основе гипотезы случайных блужданий. Если ценовые изменения независимы, положительные (+) и отрицательные (-) шаги следуют друг за другом подобно "орлам" и "решкам" рыночного броска монеты. Для симметричных распределений ценовых изменений, начинающихся с плюса, +, вероятность получить минус, -, равна 1/2. Вероятность получить два минуса в ряду -1/2x1/2=1/4 вероятность получить три минуса в ряду - 1/2 х 1/2 х 1/2 = 1/8, и так далее. Для каждого дополнительного отрицательного приращения мы видим, что вероятность делится надвое. Это определяет так называемое экспоненциальное распределение, описывающее тот фаю1, что увеличение длительности просадки на одну единицу времени делает ее вдвойне менее вероятной. Этот показательный закон также известен, как закон Пуассона и описывает процессы, не имеющие [c.67]
Четыреста семьдесят три миллиона против одного. Таковы были шансы Джорджа Сороса на то, чтобы добиться инвестиционных показателей, которых ему удалось достичь в качестве менеджера Квантум Фонда в период с 1968 по 1993 гг. Результат его инвестиционной деятельности является самым безукоризненным опровержением гипотезы случайных блужданий [c.1]
Нельзя сказать, что гипотеза случайного блуждания для описания эволюции цен была сразу принята экономистами, но именно она-то и при-велак классической концепции рационально функционирующего (или, как обычно принято говорить, эффективного) рынка, основная начальная не ль [c.47]
Почему гипотеза "мартингальности" обобщающая гипотезу "случайного блуждания" и заложенная в концепцию "эффективного рынка" является вполне естественной На этот счет имеется несколько причин, и, пожалуй, наилучшее объяснение дается в рамках теории безарбитра-ж-ных рынков, в которой эффективность рынка, или, более определенно, его рациональность, просто ассоциируется с отсутствием арбитражных возможностей, что, как будет видно из дальнейшего, самым непосредственным образом приводит к появлению мартингалов. (См. об этом подробнее далее в 2а, гл. V.) [c.52]
Эти предположения сделали вполне естественной гипотезу случайного блуждания (предполагающую, что цена есть сумма независимых составляющих) и ее развитие - гипотезу мартингальности (и, как следствие, то, что прогноз цены на "завтра" есть значение цены "сегодня"). [c.80]
Случай ai = 1, как видим, является в некотором смысле особым, "пограничным" В этом случае h = (hn) является случайным блужданием (ср. с 2а в гл. I Гипотеза случайного блуждания и концепция эффективного рынка). При ai т 1 соответствующая последовательность h = (hn) является марковской. При этом, в случае ai < 1, последовательность h = (hn) "стапионаризуется" когда п — оо. [c.167]
Географические зоны активности 382 Гипотеза мартингальности 48 Гипотеза случайного блуждания 47 Годовая процентная ставка 9 Годовая учетная ставка 9 Граница мгновенно отражающая 950 Движение Леви строго [c.481]
Вторая работа — это диссертация Юджина Фамы Поведение цен фондового рынка (занявшая целый выпуск/ом/яа/ of Business)1. В ней Фама представил исчерпывающий обзор уже существовавшей к тому времени литературы, посвященной поведению цен фондового рынка, и провел эмпирическое исследование распределений и зависимостей, наблюдающихся у доходностей активов фондового рынка. В результате Фама пришел к следующему выводу Кажется разумным заключить, что в данном исследовании представлены значимые свидетельства, которые подтверждают гипотезу случайного блуждания . До сих пор эта работа считается одним из наиболее значительных эмпирических доказательств непредсказуемости изменения фондовых цен. [c.190]
После того, как концепция рефлексивности определена, представляется, что спектр ее приложений расширяется. Можно рассматривать эволюцию цен на всех финансовых рынках в совокупности как рефлексивный исторический процесс. Я сделал это в Алхимии финансов, когда анализировал Рейгановский Имперский Круг, а после публикации этой книги я нашел другие примеры, такие, как Германский Имперский Круг, возникший после падения Берлинской стены (лекция, прочитанная 29 сентября 1993 г. и озаглавленная "Перспективы европейской дезинтеграции"). Но есть и опасность зайти слишком далеко в использовании концепции рефлексивности, в чем я убедился за свой собственный счет. Существуют продолжительные непродуктивные в этом плане периоды, когда события на финансовых рынках следуют не рефлексивной модели, а скорее напоминают "случайные блуждания", предписываемые теорией эффективного рынка. В таких случаях лучше ничего не предпринимать, чем следовать гипотезе рефлексивности. Рассмотрение рефлексивности как периодически возникающего явления, а не универсального условия, создает плодотворную почву для исследований. Например, возникает следующий вопрос как разграничить условия, близкие к равновесным, и условия, далекие от равновесного состояния Каков критерий разграничения Я долго думал над этим вопросом и, кажется, я начинаю находить ответ на него. Смогу ли я ответить на этот вопрос должным образом — будет видно из моей следующей книги. Она касается вопроса о ценностях и имеет отношение к обществу в целом, а не только лишь к финансовым рынкам. Моя следующая книга, если она когда-нибудь будет написана, будет посвящена теории истории, а не теории финансов. Я даю пример того, как модель подъем-спад, свойственная поведению финансовых рынков, может быть применена по отношению к более крупным историческим процессам (лекция "Перспективы европейской дезинтеграции"). [c.11]
В гл. 3 мы переходим к финансовым приложениям. Исследуется такой вопрос обладают ли финансовые рынки внутренним механизмом нелинейной обратной связи Если такой механизм, проявляющийся во внешне случайном, хаотическом поведении цен, действительно, существует, то это было бы серьезным ударом по таким известным теориям, как теория случайного. блуждания или гипотеза эффективного рынка. При помощи ряда простых и хорошо известных статистических моделей мы исследуем некоторые временные ряды, а затем они же используются для определения возможностей нейронно-сетевого подхода в обнаружении (и предсказании) детерминированных связей в исследуемом ряде. В гл. 4 рассматриваются результаты управления активами и пассивами министерства финансов Голландии и, особенно подробно, ежемесячная оценка валовых поступлений от налогов. Оценивается эффективность различных методов, в том числе — модели ARIMA (собственной разработки министерства). Новые методы, такие, как1 нейронные сети, позволяют исследовать процесс без предварительной спецификации нелинейной модели, и, по-видимому, традиционные модели образования цен уступают им именно из-за отсутствия спецификации, а не из-за неучета свойств эффективности рынка. [c.17]
Вклад переменной RETLAG (доход за время с f-2 до t- 1) невелик, и этого следовало ожидать, поскольку изменения зависимой переменной описываются если не случайным блужданием, то, во всяком случае, мартингальным процессом (см. [177]). Существенная роль переменной LEVELLAG (предыдущий показатель индекса) подтверждает гипотезу о том, что уровень индекса является важным лидирующим показателем для ожидаемого дохода. То обстоятельство, что регрессия не квалифицирует эту переменную как значимую, может говорить о том, что в механизме влияния уровня индекса на доход имеется какая-то асимметрия, возможно, связанная с нелинейной обратной связью. Это наблюдение интуитивно придает дополнительный вес гипотезе встречных инвестиций, которую высказал Чан [62] и ряд других авторов. Поведение рынка, для которого характерны возвращения к средним значениям, если оно, действительно, имеет место, неявно опровергает гипотезу эффективного рынка. [c.153]
Одна часть нашего сознания использует научную технику открытия того, что истинно. И позвольте мне быстро добавить здесь, что я не так уж интересуюсь тем, что истинно, потому что истина меняется. Истиной было то, что Зевс правил миром. Истиной было то, что земля плоская. Истиной было то, что Никсон - не мошенник. Истиной было то, что Олли Норт -патриот. Истиной было то, что на небесах улицы вымощены золотом. Научной истиной является то, что рынки двигаются, совершая случайные блуждания. Нет, истина меня не интересует меня гораздо больше интересует ложь, которая работает. Главным элементом научного подхода к поиску истины является отбрасывание тех вещей, которые не истинны. Это известно как создание нуль-гипотезы. Давайте же разберемся в нашем мышлении. [c.36]
Мы видели в предыдущей главе, что рынки капитала не достаточно хорошо описываются нормальным распределением и теорией случайных блужданий. И все же, гипотеза эффективного рынка продолжает быть доминирующей парадигмой для того, как работают рынки. Майрон Шоулс (соавтор формулы опционного ценообразования Блэка-Шоулса) заявил The New York Observer "Недостаточно только критиковать". Таким образом, в этой главе я предлагаю альтернативную теорию рыночной структуры. [c.48]
Эта версия ЕМН, основанная на случайном блуждании, во многих отношениях ограничена. Рыночная эффективность не подразумевает с необходимостью случайное блуждание, но случайное блуждание подразумевает рыночную эффективность. Следовательно, предположение о том, что прибыли нормально распределены, непременно подразумевается эффективными рынками. Однако существует глубоко укоренившееся предположение о независимости прибылей. Большинство тестов ЕМН проверяют также версию о случайном блуждании. Кроме того, в любом варианте ЕМН утверждает, что прошлая информация не влияет на рыночную активность, так как эта информация общеизвестна. Это предположение об относительной независимости изменений рыночных цен, во-первых, дает возможность использовать теорию случайного блуждания и далее более общие мартингальные и субмар-тингальные модели. И хотя не все версии ЕМН предполагают независимость, техника, используемая для статистических испытаний, несет в себе предположение о независимости, а такжо п гущсгтвовапии конечных дисперсий. Вследствие лих особенностей версия ЕМН, основанная на случайном блуждании, считается единственной гипотезой эффективного рынка, ее неотъемлемым признаком, хотя технически это неверно. [c.29]
Смотреть страницы где упоминается термин Гипотеза случайного блуждания
: [c.82] [c.45] [c.47] [c.48] [c.439] [c.266] [c.16] [c.210] [c.5] [c.37] [c.74] [c.209]Основы стохастической финансовой математики Т.2 (1998) -- [ c.47 ]