Ценовые индексы (доработка курсовой)

Российский фондовый рынок отличается от своих иностранных собратьев в первую очередь тем, что обладает недостаточно эффективным законодательством по его регулированию, а также велико влияние инсайдерской информации на участников рынка. Это легко увидеть, сравнив тот факт, что в России Федеральная служба по финансовым рынкам является единственным регулирующим органом. В то время как в США таковых четыре: Комиссия по ценным бумагам и биржам, Федеральная резервная система, Комиссия по срочной биржевой торговле и Национальная ассоциация дилеров по ценным бумагам. Их задача заключается в обеспечении финансовой безопасности участников и стандартизации продукции, уделяя особое внимание раскрытию финансовой информации и инсайдерскую торговлю. Данная проблема является основной и из нее вытекают все остальные. Не единожды она поднималась на прошедшем 4 апреля 2013 года форуме, организованном Московской биржей.Необходимо выделить особенности, которые оказывают большое влияние на развитие рынка акций:– большая зависимость рынка акций от иностранных инвесторов;– бесправие акционеров и других инвесторов;– отсутствие единого регистратора и депозитария;– сильное влияние политической нестабильности на состояние рынка акций.Среднесрочный тренд в индексе ММВБ остаётся нейтральным. ММВБ сейчас продолжают находиться в районе максимальных значений последних месяцев.Что касается конкретных уровней по ММВБ, то рынок все также стоит перед важной горизонтальной зоной сопротивления 1540-1550п. Котировки находятся совсем рядом с верхней границей среднесрочного восходящего канала. Как уже ранее отмечалось, уверенности в том, что ММВБ с легкостью закрепится выше 1550, пока нет, соответственно новые длинные позиции вблизи столь важного рубежа открывать пока не совсем «удобно».  Рекомендация по результатам технического анализа на 31.10.2013 г., проведенного в подразделе 2.2 - закрывать «ЛОНГИ».3.2. Новый подход для определения степени ценовой эффективности российского рынка ценных бумагВместо исследования динамики цен на соответствие некоторой модели ценообразования, Каваленя Л.Н. предлагает анализировать действия участников торгов на соответствие модели поведения рационального инвестора. Таким образом, предлагаемый ниже алгоритм является косвенным способом «замера эффективности». Идея заключается в следующем. С позиций современной ГЭР, цены активов могут случайно отклоняться в любую сторону от своих равновесных значений [14, С. 238]. Отклонение отражает величину воздействующих на актив факторов, которые коллективный разум рынка «еще не научился» прогнозировать. Факторов, влияющих на цену, много. Кроме того, вес каждого из «неучтенных» факторов сравнительно мал (нет доминирующих), а значит, по центральной предельной теореме величина их совокупного влияния на цену актива должна иметь нормальное распределение. В формальной записи:Хt = Xe + ε, (3.1) где Xt – цена актива на бирже во время t; Xe – равновесная цена; ε ∼ N(0; σe). Если это свойство будет выполняться (рынок – эффективный), то для риск-рационального инвестора в каждый момент времени должно иметь равную ожидаемую полезность как «закрытие позиции», так и ее сохранение до момента следующего «пересмотра портфеля». В пользу сохранения будет только наличие спреда и брокерских расходов:p = 0,5− f(ε;s;D), (3.2) где p – вероятность закрытия позиции за время τ; ε ∼ N(0; Xt – Xe); s – спред; D – операционные издержки. Представим деятельность трейдера как поток событий принятия инвестиционного решения. В случае «рационального инвестора на эффективном рынке» должен получаться классический марковский процесс безпоследействия, то есть прошлые решения никак не должны влиять на принятие решений инвестора в будущем. В таком случае время существования открытой позиции должно описываться геометрическим распределениемР(T=t) = p(1 – p)t-1, (3.3)где T – время от открытия до закрытия позиции; t – дискретное время с шагом τ (день, месяц и т.д.). Если оценка инвестором справедливой цены актива расходится стекущей рыночной, то это заставит его держать актив (или короткую позицию по нему) дольше, чем это выходит при биномиальной модели. Соответственно хвост у эмпирической плотности распределения «времени владения» будет спадать не экспоненциально. Он будет заметно толще, что будет отражать сделки по активам, которые на взгляд инвестора были оценены рынком неверно. Расширим модель и добавим в нее возможность осуществления всех теоретически возможных операций: частичного закрытия, увеличения или повторного открытия позиции. Однако и в этом случае принятия инвестиционных решений на эффективном рынке не должны зависеть от предыстории. Количество сделок рационального инвестора за n периодов дискретного времени должно подчиняться биномиальному распределению: (3.4)где х – количество сделок инвестора; n – количество «пересмотров» портфеля. Соответственно при переходе к непрерывному времени (n → ∞) получаем для количества сделок в единицу времени τ распределение Пуассона: (3.5)где λ – среднее число сделок за время τ (интенсивность потока). Отсюда время между двумя событиями потока (а это любая операция трейдера – увеличение, уменьшение, закрытие или открытие вновь) будет иметь экспоненциальное распределение: (3.6)где T – время между любым изменением позиции. Это дает экономистам основание утверждать, что распределение времени между двумя «соседними» сделками у рациональных инвесторов на эффективном рынке должно сходиться к показательному распределению. Отклонение от этой модели будет свидетельствовать, что на рынке присутствует прогнозируемость ценовой динамики и он неэффективен. Либо участник действует нерационально и тем самым делает рынок (пусть и временно) неэффективным.Долю совокупного объема торгов, которая будет приходиться на трейдеров с экспоненциальным распределением времени между последовательными сделками, мы предлагаем использовать как количественную меру информационной эффективности финансового рынка. Соответственно 0 % – полная неэффективность по ГЭР; 100 % – абсолютная эффективность по ГЭР. Рассмотрим «проблему» расчета времени, которая является самой «уязвимой» частью предлагаемой модели. Финансовые ряды характеризуются периодами «всплесков активности» и «спокойных рынков». Это отражает неравномерность прихода «неожиданных новостей». Во время активного рынка частота пересмотра портфеля гораздо выше, чем в отсутствие новостного фона. В реальной жизни λ ≠ const и является случайной величиной, зависящей от физического времени: λ = f (t). В таком случае ожидаемое число изменений позиции за время τ не будет равно λ как в стационарном случае: (3.7)где a – ожидаемое число сделок в период .И соответственно безусловное распределение времени между любыми изменениями позиции окажется неэкспоненциальным, если на рассматриваемый период пришлась смена интенсивности. Чтобы устранить у нестационарного потока этот «недостаток» необходимо «растягивать» и «сжимать» ось физического времени таким образом, чтобы λ(t) = const. Однако Каваленя Л.Н. предлагает не вводить в модель дополнительную функцию «операционного времени» F(n; t), а просто использовать в расчетах тиковое время вместо физического. Соответственно за единицу времени принимать не торговую минуту, день или месяц, а 100, 1000 и т.д. заключенных сделок (тиков) по данному активу. На взгляд экономистов такая замена оправдана, поскольку в тиковом времени эволюция биржевых цен вполне соответствует центральной идее ГЭР – математической схеме случайных блужданий. Так, эффект скейлинга доходности и среднеквадратического отклонения наблюдается в тиковом времени не хуже, чем в применяемом обычно физическом времени (рис. 3.1).Рис. 3.1. Скейлингарифмитической доходности и СКО в тиковом времени для RKTMС учетом «нелинейности» прихода информации, алгоритм расчета предлагаемой меры информационной эффективности ценообразования будет следующим: 1. Для каждого трейдера рассчитывается тиковое время между заключенными им сделками. 2. Распределение времени между соседними сделками каждого трейдера тестируется на соответствие экспоненциальному распределению. 3. Отклонение от экспоненциального распределения будет свидетельствовать, что у данного трейдера оценки «справедливой стоимости» актива систематически расходились с рыночной. Операции такихтрейдеров –мера рыночной неэффективности. 4. Соответствие экспоненциальному распределению будет означать, что текущие рыночные цены воспринимались трейдером как равновесные и «справедливые». 5. Доля общего объема торгов, приходящаяся на инвесторов с показательным распределением (тикового) времени между сделками будет мерой информационной эффективности ценообразования на рынке (0 % – полная неэффективность, 100 % – абсолютная эффективность по ГЭР). Введение тикового времени ограничивает сферу использования предлагаемой меры только высоколиквидными активами с большим числом участников торгов. В остальном ее практическое применение аналогично «базовой версии» с физическим временем в качестве «носителя» количества поступающей на рынок информации. В обоих случаях (физическое или тиковое время) для проведения расчетов необходим доступ к журналу учета заключенных сделок. Стандартная статистика торгов, размещаемая в открытом доступе, для этих целей не годится, поскольку не содержит сторон сделки. Кроме того, значительная часть (если не большинство) операций брокеров – это только исполнение заявок клиентов. Поэтому без привлечения информации рыночных посредников о реальных сторонах каждой сделки расчет предлагаемой меры невозможен. ЗаключениеВ работе были рассмотрены теоретические и практические аспекты современного российского рынка ценных бумаг. Рынок был представлен видами и классификацией ГЦБ, их функциями, ролью и возможность доходностью, описано текущее состояние рынка. В ходе проведения работы были выполнены поставленные задачи, а именно:- изучены виды ценных бумаг и дана их краткая характеристика;- рассмотрены сущность, функции рынка ценных бумаг, определены участники данного рынка;- проанализировано современное состояние и ценовые индикаторы российского рынка ценных бумаг;Состояние российского рынка ценных бумаг во второйполовине 2013 г. будет определяться динамикой мировых фондовых и товарных рынков, уровнем инвестиционной активности, перспективами российскойи мировой экономики. Прогнозируемое сохранениедо конца2013 г. стимулирующей направленностиденежно-кредитной политики в мире (в частности,поддержание низких ключевых процентных ставок)при отсутствии новых негативных шоков будет способствовать восстановлению интереса инвесторовк рисковым активам стран с формирующимися рынками (в том числе России), существенно обесценившимся по итогам первого полугодия.- обозначены недостатки в проведении анализа ценовой эффективности российского рынка ценных бумаг. Обоснована возможность использования для этой цели анализа торговых операций инвесторов. Выдвинута гипотеза об экспоненциальном распределении тикового времени между операциями рациональных инвесторов на эффективном рынке. Соответствие реального поведения инвесторов данной модели предложено положить в основу количественной меры информационной эффективности фондовых рынков. Список использованной литературыФедеральный закон от 22.04.1996 N 39-ФЗ (ред. от 23.07.2013) «О рынке ценных бумаг» (с изм. и доп., вступающими в силу с 30.09.2013) // СПС «Гарант», 2013.Абанин С. Л. Влияние решений о финансировании на доходность обыкновенных акций / С. Л. Абанин // Финансы и кредит. – 2011. - №19. – С. 42-49.Абрамов А. Стратегия и вектор движения фондового рынка в России / А. Абрамов // РЦБ. – 2010. – №13. – С. 12-16.Банковское дело: учебник для студентов высших учебных заведений, обучающихся по экономическим специальностям / Под ред. Г. Н. Белоглазовой, Л. Н. Кроливецкой. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2011. – 592 с.Батяева Т.А., Столяров И.И. Рынок ценных бумаг: Учеб.пособие. – М.: ИНФРА-М, 2009. – 304с.Боровнова В.А. Рынок ценных бумаг. 2-е изд., обновленное и дополненное. – СПб.: Питер, 2011. – 400 с.Вавулин В. Кризис российского фондового рынка: фундаментальные предпосылки и последствия. – 2009. -№3. – С. 39-46.Васильев А.В. Рынок акций ММВБ, индекс относительной силы: эффективность применения технического анализа на ММВБ на примере Индекса относительной силы / А. В. Васильев // Российское предпринимательство. – 2009. - №10. – С. 90-95.Гуляев К. Обзор российского рынка акций второго эшелона за первое полугодие 2013 г. / К. Гуляев, В. Лаксев //Рынок ценных бумаг. – 2013. - №6. –С. 68-73.Зенькович Е. Вопросы регулирования рынка ценных бумаг // Рынок ценных бумаг. – 2010. – №13. – С. 23–27.Едронова В.Н., Новожилова Т.Н. Рынок ценных бумаг: учеб.пособие / В. Н. Едронова, Т. Н. Новожилова. – М.: Магистр, 2012. – 684с.Егоров А.В. Механизмы взаимовлияния сегментов российского финансового рынка / А. В. Егоров, О. В. Коваленко // Деньги и кредит. – 2012. -№2. – С. 9-13.Иванов В.В. Рынок ценных бумаг: учебник / В.В. Иванов, В.Д. Никифорова, И.Г. Сергеева, С.Г. Шевцова; под ред. В.В. Иванова и С.Г. Шевцовой. – М.: КНОРУС, 2011. – 288с.Каваленя Л.Н. Новая количественная мера информационной эффективности фондового рынка // Университет им. В.И. Вернадского. – Вопросы современной науки и практики. - № 3. – 2011. – С. 237-244.Лимитовский М., Нуреев С. Эффективен ли российский рынок акций // Рынок ценных бумаг. – 2009. – №8. – С. 44–45.Маренков Н.Л., Косаренко Н.Н. Рынок ценных бумаг в России: Учеб.пособие для вузов. – М.: Флинта: Наука, 2010. – 450 с.Чебанов С. Проблемы российского фондового рынка / С. Чебанов // Мировая экономика и международные отношения. – 2012. - №3. – С. 106-108.Янукян М.Г. Практикум по рынку ценных бумаг: учебное пособие для студентов вузов / М. Г. Янукян. – СПб.: Питер, 2012. – 192 с.Официальный сайт Центрального банка России // http:// www.cbr.ruЛидеры-эмитенты российского рынка акций // http://stocks.investfunds.ru/stocks/leaders/Федеральная служба государственной статистики // www.gks.ruПриложение 1Приложение 2Приложение 3Структура российского рынка акций крупнейших эмитентов по изменению цен на 17.10.2013 г.Приложение 4Структура российского рынка акций крупнейших эмитентов по объему торгов на 17.10.2013 г. Приложение 5Карта российского рынка акций по отраслям на 17.10.2013 г.