Математические модели динамики финансово-экономических систем в условиях неопределенности тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Субботницкий, Денис Юрьевич |
| Место защиты | Санкт-Петербург |
| Год | 2011 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.13 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Математические модели динамики финансово-экономических систем в условиях неопределенности"
11-4 2712
САН КТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
/ V-'*" : Х- ХХХХ
1-{Ср* Х
Субботницкий Денис Юрьевич
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ДИНАМИКИ ФИНАНСОВОЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
САНКТ-ПЕТЕРБУРГ
На праъач рукописи
Работа выпонена на кафедре экономической кибернетики экономического факультета государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный университет
Научный руководитель: доктор физико-математических наук, профессор
Ховапов Николай Васильевич (Санкт-Петербургский государственный университет)
Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор
Спетуньков Сергей Геннадьевич (Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов)
кандидат экономических наук, доцент Кудрявцев Андрей Алексеевич (Санкт-Пстербургский государственный университет)
Ведущая организация: Санкт-Петербургский государственный
инженерно-экономический университет
Защита состоится л_________________2011 г. в___часов____мич. на заседании
Совета Д 212.232.34 по защите докторских и кандидатских диссертаций при Санкт-Петербургском государственном университете по адресу: 191123, Санкт-Петербург, ул. Чайковского, д. 62, ауд. __.
С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке им. А.М. Горького Санкт-Петербургского государственного университета.
Автореферат разослан л___________________2011 г.
Ученый секретарь Диссертационного совета , у
кандидат экономических наук, доцент В.И. Капусткин У'.
ОБЩАЯ ХРАКТЕРКСТШСЛ РАБОТЫ
Актуальность яееледовяпия. Исследование принципов дожмпдсйстнм разных групп агентов на рынке шшетея одной in ваиболес важных задач экономического шнипт. Понимание механизмов, определяющих дейепи* мгептов, популист спроглочиронать их стрпсгин, киинн'п. ршноигсия и, таким обркчом, полу-нть ³рсдсгшлеике о будущем состояли экономики.
Как прахило, aitavrw на рынке не обладают всей информацией, необходимой им дня г; ришты я огпими.ш.ных репеки;. Важный случай жп|...рмициошо > дефищ-пн рассматривается г. концепции асимметричности информации, соишсно Kovopoir пуьем данных, óхходящийо
чем другие и пытается эти;; иосш>ль';овн
Рынок iicy/inpr.Tcenrroro дитя може:' рясематри>иrn.c.л ! е.тес:г.е р;.к.к: ; асимметричной мпформгицки - арапи ;е>м.'.п-.о оекдомисчо о ж-оем ч(.*л;>сьч" (зч нт СКОЙ 1-й). В 'Н ЖС нремя ННЧТТОрЬ ill: 0(Г!Д:1КГ: uCCfe КнфорМЩИС! > ^ктуйГИ' и НМИуЖДСШ- | '.
нерел ними ;а оснований некоторых н дсй^тлóй (сигнал/!/;} на
ЮⲲр.óШо, i)OC!'.i.rJj),:cy llpitili-! YCinrt.l'iSO ^в'И'ⲳру1.-) liuSblU иТйó-ГÿпП, hO':(::'V;i.i:i!:o :,:И;.'сó н;усТ,;цх ó ³:0!< óпцитн./ и j .д., hojtom.v игра яш-чется дкмамичгскоЧ.
Г
рсагшиинро
Проблемой в этом случае является то, что необходимость в подаче сигналов от информированных игроков к неинформированным часто связана с уникальным набором условий и возникает в условиях экономических кризисов. Другая сложность применения сигнального подхода сказана с тем, что классические сигнальные модели являются статическими, тогда как в реальных рыночных условиях взаимодействие между группами агенток чаще происходит в динамике. Поэтому для теоретико-игрового моделирования рынка государственного дога представляется актуальным не только построение соответствующей динамической сигнальной модели, но и определение метода, ноэвоияющего преодолеть эти сложности, а также разработка его модификаций для динамического случая и для игр. в которых множество типов непрерывно, т.е. обладает континуальной мощностью.
Актуальность темы исследования определяется, с одной стороны, важностью моделирования динамики рынка государственного дога в условиях неопределенности, и, с другой, необходимостью эмпирического анализа применимости сигнального подхода к рынкам стран с переходной экономикой. Кроме того, актуальность темы обусловлена необходимост ью анализа принципов взаимодействия различных групп агентов на рынках с асиммсгрнчной информацией в динамике и определение того, какие стратегии для них будут' наиболее эффективными.
Степень pa ipsifteiaiiiiiicrip проблемы. Первые исследования игр, в которых агенты обладают не всей информацией о ситуации, причем объем сведений у каждого из них различен, были проведены Дж. Харшапьи (J. Ilarsanyi) в 1950-60-х гг Однако серье шие результаты в эгой области были получены позднее, чю связано с именами М. ! 'пенса (М. Spence) (предложившего идею подачи сигналов от информированных агентов к неинформированным), Дж. керлофп (G. AkerloQ (выдвинувшего концепцию неблагоприятного саморазделе.чия) и Дж. Стиглица (J. Slight?.) (рассмотревшего проблему фильтрации на рынках с асимметричной информацией и предложившего идею разделяющего и объединяющего равновесий). Изначально исследования асимметричности информации проводились для весьма специфических случаев - например, найма новых работников (М. Спенс), рынка страхования (Дж. Стиглиц) или рынка подержанных автомоОиасн (Дж. Акерлоф).
Начиная с 1980-х гг., модели, основанные на асимметричности информации, применяют си дли анализа финансовой сферы, в частости, одной из наиболее изученных областей нх применения является дивидендная политика, рассматриваемая, как сигнал корпоративного руководства акционерам и потенциальным инвесторам (модели Ajuichа-Фопхэбера (F. Allen, G. l-.mlliaber), Ьарклэя-Смита (М. Barclay, С. Smith), Гонидеса (N.
Goiicdes), ЛангаЛигцеибгргсра (L. Lai^, R. Litzeubcigcr}, Франке (G. Franku);; др.). Кроме того, с позиций сигнального подходя изучася выбор политики мннссуироьаннк (модели Амбарыта-Джоиа-Уиляямсн (R. АтЬапА. К. Joint, 3. Williams), Oit>cj>a- !'ivi) со;я (A. ORr. D. Siegel), Уильямса (.1. Williams)).
На рубеже: 1080-90-x ir. сигнальный подход счал испокомаiv;n для au;t.'w<;i политических ИрОЦСССОИ, Я особенности - ВЬ:б0р!1ЫХ ЦИКЛОН (ИДсЯ il,'nmi4lVKoii конкуренции и необходимости подачи сишалои избирателям, чтооы '/(клин, их к
нолож1псм1ых качествах квадчдага) (Д Родрик (П. Hwliii)), и,.яn.t-ti(О. ................... (!-;
i.obniiuin) и лоббкчма (П. Яш (P. Young)). Сигнал ичмропнпис ир>и1'>;>ми-.ь и дни обоеиоиамиа выбора гооударсунемньл политик, например. (модли-; и.ш-аои ( Ч. iin.i" (A. bibbli), К. 1ч.1. ифф (!<w. I- ujj-. f i))., ручных ipy-iii и ,f; '.j i ш iu "..ip.!' r 11 к \
прпщт;е>тьГ|те:п'ых решении и екяии шюетраипых агентов (международных органи-апий. правительств других стран, л ра иенацион-шьнмх корпе-рацо) с ириичисм р-.С-rii?н ппутри страны (Дж. Лидере;.;! (.1. Anderson). Дя<- Иксре {.! V:r.kcr;:>, К. Jlr,i<v.ic {> ).r.v:ss. И. Мэйеесд; (!Т. Masson), Д-к. Райли (.1
l-ln втором jySfi-x ir i;n:iv4rm.i ropj.f/:nr.ii: pi ^y:::.r:rr.i \ .
ймяншфия рзчионссвй mi puuKiv с -и-иммсгричиои информацией. !':лk.svi >Х; :ноч п&мпм сгачэны e именами Д. Гонкс-а (J. HanLs). С. i росс-мам (S. С'irosninan), ->Х Ка^-л'р > KoMbcig), fe'pcuca (1>. Kieps), A. Msuc.rienusii:s (Л. М'Мчюап), *. !P Mr/t<'ws* !.!. I-. Meriens), )!. M>№?>OKi:i (P. Miigrom}. M. Ibppit fivl. jТe;ry), Дж. Райли (J. U;ky;. Дж. Poficprcii ХТ.! Robcrls), Дл<. СА~-ля (S. Subt-l), fix. Cntivruibt (J. S;>f>.!siv.) и M.-K. Чо it. Cht>. I.Т I9'?0-200f!Х/. м. гимчыгмкк. шшлиинс -.чино :йкжс ла-ч^тм -
т>жее.тмшнил анналами (Д ГЪйя(?> Oiiic), М. '.лucpc тпцгг;,;.. К Дяг;ш (>С loh.nl
I -..чш I" гы ньдамт. ].й п;ьг; nicum (пяпуп^кт', .^..ти-а.оппх 1:а vp,'.' sii r.ivn .-i-a. В1.:1К>л:;л).оши;; шдысо фушеишо сигнала) (Дж. И. Кам (J - У. Kim), Д;:<. iТsiijiK (j. Riley.!) i iu чяетонщии |иомо)1т |;чрьо:ч!ЫЙ иин.рее ирг.1.1.: глячкки ги-'Т' mi лямп^пч'^скс hi аниячмнч? модепроиаиа (Э. Паи Дамм (В. Vnn Damme), Дзс. Начьло.кс- NoMokc) Дж Сютк'.-.!!!.-(.1. Swintfftls)), чикже HPIfOfmpMe 1МННрИЧегКЙС Приложения С.'ИЯ'алыНЧО ИО. l.vrvy ;i-i макроурокне, в чг.с'тиости, дли формирующихся рыночных укоаомик (Л. Кларк (А.1 Sark)).
Целью диссертационного исследования является построение диам>чег.кой еигняпьной модели, применимой при аиалиж рынко государственных обячательси1 е странах с nepexcijuiofi экономикой, иеследоышиа меюдд, ношолыот.ето о^редех'ш численные значения напальных параметров модели, и тестирование полученных ремульТтаю!! падаины); р),шка россайс-xoio пжударе-i иеииого дога.
Задачи исследонания. Для достижения поставленной цели потребовалось решить
следующие задачи:
- проанализировать свойства статической сигнальной модели и провести критический обзор основных методом определения ее равновесий;
- сформулировать обобщенную динамическую сигнальную модель, охарактеризовать параметры, отличающие ее от статического случая;
исследовать метод, позволяющий получать начальные оценки параметров для динамической енгиапьной модели:
- определить равновесия динамической сигнальной модели для случаев с разными начальными параметрами с применением различных критериев анализа игр с асимметричной информацией;
- рассмотреть пришиты функционирования системы государствен пых краткосрочных обязательств России и сформулировать модели расчета параметров данной системы с использованием нечисловой, неточной и испо'шой информации;
- провести эмпирический анализ рынка российского осударственного дога с использованием сигнальной модели.
Объектам данного исследования является рынок государственного дога в
странах с переходной ЭКОНОМИКОЙ
Нрс-дпн-шм исс1!е.дов::иия являются процессы взаимодействия правительства и !:!1!СС!ор па рынке государственно] о дога.
ТеорегмчССКФЙ ? МГЗОДОЛУ КЧ<ССКЧШ ОСНОВОЙ ЙНЦАМШ послужили ОСНОВНЫЕ новоженця нбщч -.чсономичсской теории поведения рационального экономического иичннпдуумп. теории динамических иф с неншшой информацией и теория рынков г асимметричной информацией.
'Ъшкрическ-ие данные, использованные р. иселедоинкин. Фактологическую базу исследования составили работы российских н -рубежных ученых, систематизированные и обработанные данные специализированной периодической печати, статистические данные из базы данных Центрального Ван ка РФ.
аучмам шинÿм проведенного исследования состоит в определении равновесий динамической сигнальной модели рынка государственного дога для разных стартовых параметров и определение метода, позволяющего получить численные оценки этих парамстрос на основании использования нечисловой, неточной и непоной экспертной информации.
В качестве пунктом научной новизны, выносимых на публичную защиту, следует выделить следующие положения.
Иселедоиаш модификация метода рандоми'шрог-.нних >С|Хóтиотй них НОЛуЧвНЙЙ ЧИСЛОЬЫХ ОЦНОК т ОСНОИННИИ нечисловой, неточной И ЦСНОИ²ОЙ экспертной информации при моделировании дииамики фиинсоикжоло?личс<.óи>-показателей.
-Х Разработана динамическая еигиаи.иая модел, рипкн тсук:рстпспжт> дотг..
огр-двияь] ео оеюшье параме тры.
- Исо
)'(оказаны с.ропствя сходимости равновесий дккамичеекой сигнал,иой моделе к
етатк'н'ссим роктжсг.мам при уммгмиещй ?гхдол;литсвмо;ггó !t:.;iw кремени между 'тапми три.
- Проаналиаиронатл различия моделей о липсйец' у, строго Е;;,шу'лок фупкиисГ. издержек >!Х'л подачу сигналов.
Х ! (а осмоис эмпирического аиапза экспертных окспок оючестпепкмх и *.гч
сксциалсга построена емпшьизя модел. дяû;мнл> рычгг: poccHUvro
'СуД'>.И'.ИС..СС>О ДО.Ик-l С М<.'Т|<.1л'Ц,,..,|РТЛ>'.М Оп'-ИОТл О.рПмС' (ОН, 11 м.С;'Ч;":П'! , ~ :.
цомоши нспо.чикжаóии модификации метода ргл ломи :;г:т;! е:еó.
Теоретически* к врнКТЧкСК8>* ТНСЧИМОпТЬ рибÿП.. Тсореиосе.аш Г'ЯМОС.И. óроье.ЧШ'кх: !ссдФДОкН8: -к-иктетс! в раткÿтни :ч:о!с ичсегмх еенов г:р!':.ч-;:еó>!к снп!я.чьшх< моделей для модгчирокапкя двпзмнк pi.n;r:cc óйсуларстрсииог-.-. дояег. определения аиишм отартеких. курямез;*û па pwrnoi^atii да.аш:: ло-тес-ó и лепагс: '..""jvienni! г.еиогг т:;; параметр;'.;1. v;;.:i;Hv,i;r:-: !г:;:!ц;:!ит:! '.афóрм.тцяк.
iyiciK'WK'i.iifii; ттчимосн- работы о>!редеи*ляея чом. ти: и нят на '."-г.о:'-.-кснодилонпнвя c.oi;;*xrc.mn.w методо опротг.ч-.ляя ха;!Ю-;ет,ий ь чЯ'^ччестл Х '.
асимметричной информацией о.чгнТДк.л.чктч'.л . л.ч. примере Тосен: гнм'оч³,!
вдтмодсйсдш* вяформмромшмх и еошформиромшмх ироком >;>. р-и;с.-
Аиробацвя исследования. Полученные результаты доказывались на следующих научных и научно-практических конференциях: listens Economic Association Annua! Conference (Нью-Йорк, 2011); Midwest Political Science Annual Conference (Чикаго, 20 ); Missouri Valley Economic Association Annual Meeting (Канзас-Сити, 200С/), 12-й
международной научной конференций Предпрннимател.сгво и реформы в России (Санкт-Петербург, 2006); XIV Международной конференции студенток, аспирантов и мотодых учеиых Ломовоеоп- 2007 (Москпа; 2007): Общеуниверситетской научной
конференции Социально-экономические тенденции в российском бизнесе (Санкт-Петербург, 2008); Весенней конференции молодых ученых-экономистой Нуги развития национальной экономики (Санкт-Петербург, 2008); II Международной школе-симпозиуме Анализ, моделирование, управление, развитие экономических систем: АМУР-2008 (Севастополь, 2008); Межрегиональной научно-практической конференции Социальная ответственность бизнеса как фактор развития Северо-Запада России: опыт и пробнемы (Санкт-Петербург, 200Х); 1 Молодежном экономическом форуме
Инновационное развитие (Петрозаводск, 2008): XIV международной конференции молодых учеиых-.зкономистов Предпринимательство и реформы в России (Санкт-Петербург, 7008); X международной научно-практической конференции Глобальные и региональные коммуникации: настоящее и будущее (Санкт-Петербург, 2008): 3-й конференции Современные подходы к исследованию и моделированию в экономике, финансах и бизнесе (Санкт-Петербург, 2009); XVI Международной конференции Ломоносов- 20l.IV (Москва. 2004); Пссеипей конференции молодых ученых-экоиомиетов Инновации в современной .жопомикс (Санкт-Петербург, 2009) и служили основой для подготовки научных публикаций.
Публикации но т еме исследовании. По теме диссертации опубликовано 20 работ. том числе > - в изданиях, рекомендованных ВАК. Общий объем опубликованных работ составляет 7,7 пл.
Структура днссе-ртациомпий работы определена поставленными при проведении исследования задачами. Диссертация состоит из введении, трех глав, заключении, списка испо'н.зонаиных источников и приложений.
П ОС!Иил1Ь!.Е ПОЛОЖЕНИЯ У- РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Во икидешги показана актуальность выбранной темы диссертации,
сформулированы цель к задачи исследования, выделены его предмет и объект, изложены научная новизна и практическая значимость полученных результатов.
В первом главе анализируются основные теоретические подходы к расчету стартовых параметров в трах с асимметричной информацией и анализируются существующие подходы к определению равновесий в сигнальных играх в базовой (статической) форме. В нервом параграфе рассматриваются исследования, предлагающие различные подходы х расчету старгоиых параметров, и определяются основные свойства, которыми дожен обладать метод, приспособленный для практических расчетов стартовых параметров в играх с асимметричной информацией. Во втором параграфе описывается классическая статическая сигнальная игра Спенса и рассматриваются
критерии опррделения ее оптимального равновесия. В третьем иаршрафе предлагается метод, который может Ьып использован дия расчетов етаргоиых парамеро
(Счгняльнш подход основан на клее о том, что на рынке- вмимодеистиунп дал рушш агсшои нстформнрошашие : йифоршцнжшшьк:. 1 (синформироначный ш ро* óс может однозначно определить тип информированного (сильный или слабый). Информированный, я ною очередь, :;;óат.рвдтан в том, --побо
чЛ-ОЖла ДЛ.Ч СЛабо о г. (1-1 К, ³Ьигге, ЧГ.7.п ,С1Д1 еи ЛЬНО) >.1. :.л>:; г.^. ;.Т ²П. :!; ;.м
ик С>м('юиу ироку !."!<ШОИИТСЯ (ККЧ'МЬКиМЭИ'Ч ими
: ( 1',|| ! ЙОГО СШСОГ рòИНОНМ
< 'уш.ееунует зд;->;"а..!ЬНО.- ножс но крь' ³.'Иⳳ, óОнол'óОи>У.>: нидло ..
пнилучти? реиеиич тр-ы, нгшршер, критерии М'ксрсмш (к. Мудаоп), гигя:.оер;-. Мертвил {!--Х Ко'óЬсг^., ..-!-. МтсГ'!:\ Кчнп-яч'погля (.. йяеЧ& .1. ГС-'*Ы-)С ро
(М-. .ГСГ'аая, !ТД Гену
Х|ч-; ерóй ЧоКрета (.-ó. СЬо. .). Кг-рг.) (ц.лúстсó такж; :.ан Нпуи'ИТШмй кротциг;/ Х по Л]]ó--ш\;о ло
Двп-ий критерий для стати чеекош случая сипиис-шгч >чр:., гтчножгг п,.-.м'>г;;, единственное равновесие, уг повно расемптрииаемое как оптиляпьноо т.<*. о6сеиеСМиао3!ее наименьшие издержки (маю-имгшьнмй иыи; рмш) участникам ирь; Упвтьгем, то ожидаемый кышрмш яьл.чете.ч матсмаичеесим ожндаиисы, опкншшп/м на оценке церохшоеш нринадлежноети шр.^ка к оеделеппому -ту, рету.3мтг. применения критерия прямо зависят от начальных предположений о типах информированных игроков.
Для сигнальных моделей критически паленой япляется возможность получения 1ргдп;ри е.,';.кй ОДвИКМ ИСрОЯ"! 1]Ое М МТ. ИрОК НрНН\Д.!кЖ!-!'г с тому паи иному
гину. Как прзнило, именно пстхитоети при о>.?..ич№óии л*к>ягноста прииодят .к неверным
результатам при применении сигнальных моделей даже в случаях, когда, теоретически, пслыо применения гой или иной политики является именно подача сигналов информированным игроком неинформированному. В качестве примеров можно привести критику идей Спенса Герстнером (Е. Gerslner) при анализе политики ценообразования и I онидесом (N. Gonedes) при исследовании дивидендной политики корпораций.
Одним из возможных подходов к определению стартовых параметров в сигнальных играх является применение эконометрических методов. Данные методы позволяют использовать исторические материалы о действиях агентов на рынке и анализировать разные показатели их деятельности, которые могут быть полезны для определения чинов информированных игроков (анализ временных рядов и анализ панельных данных) Сложности, связанные с использованием данного подхода, вызваны тем, что часто сигналы подаются участниками игры в условиях 'экономической нестабильности, и в этом случае не могут бы гь спрогнозированы из-за нестационарноеЩ временных рядов. Исследования, основанные па таком подходе, были успешны, как правило, только дня относительно стабильных периодов, когда сигналы (например, изменения финансовой политики на рынке государственного дога) подавались достаточно регулярно и были предсказуемыми. В результате, применение жоиомстрпчеекнх методов в сигнальных моделях оказалось достаточно ограниченным.
Пместс е тем, очевидно что прогнозы составлялись и будут составляться во время любого кризиса. Следовательно, финансисты, вне зависимости ог наличия у них жпномико-матсматических методик, умеют использовать имеющуюся информацию о состоянии экономики и делан, на ее основании правильные выводы (но крайней мере, в некоторых случаях). Отметим, что эксперт не всегда может рационально объяснить причины того мн иного выбора, которым, тем не менее, оказывается правильным, т.е. часто опенки основываются на личностном знании агента по М. Цолаии (М. Polanyi). Одними и: первых использовать мнения экспертов для получения оценок вероятностей того ипи иного исхода (и принадлежности информированного игроках конкретному тину) предложили Д. Офер и Д. Зигель (A. Ofer, 1). Siegel).
Наиболее простым методом такого типа шляется метод прямых экспертных оценок. Предполагается, что эксперты либо ранжируют объекты (определяя, какой из них хуже, а какой - лучше), либо выставляют им определенные оценки. Очевидной спожиосгыо использования прямых экспертных оценок является необходимость определения их точности и, соответственно, возможной погрешности. Другой важной особенностью метода экспертных оценок является расхождение мнений экспертов, выдвигаемых при анализе определенных свойств системы.
В отличие от метода прямых экспертных оценок, статистические методы (например, частотный метод) основываются ма более строгом мачсмачическом аниара
В свячи с этим, дня оцепннаиия аеронносчей тою. к каким чинам принадлежат разные игроки, а также вероятлосчей различных вариантов рачвшня системы, óсоохидÿмо иепот/ивагг. метод, уловпеторявнцнн ряду условий. - ко-первы.ч. йонвишеп, учи личаний нееи доступной информации (в отлично от лчтмсчрнчсскн.ч мигомх). во-корьх, наличие строгого математического аппарата (в отличие о г мстдй !|Мм.\ экснсрччнх оценок) и, л-третьих. возможное п. делать выводы на основании ограниченного числа равных соомгнй и; отаичне от статистических мп ог.н).
³ качестве метода, удонлегворядощкю .тил уса..киям, к -óшчиó ;Х*>>< Предлагается метод [м)Ш>м№НрОий!ШЬЛ .срокостей. редположим. ЧТО игрок '.К-ЖС- принадлежать к очному :л типов расимстривзема-! фшодеоюоконпмтхекп своем::
може ' дерез ТИ ó ОДПО, Н 'ОЛЬК^ одно, > СОС. ЬВНИЙ) /д.. ,'"2.. -
фушу ПдЧН'Ч 㳳О исССВМССТНЫХ СОЙЫТОЙ: ,4, -. ХХ_Х.. 1 ,1 г !. -О'. к -
ич сс/стяний (тй;:оо; обладает определенной 㳳.т.о.;чд.д/сУд.;-,д -V: >-.-' д-. /..
1. Как правило, ó распоряжении исследователя начодпс.;: информация дну.;
типов: ординальная (нпчислопая) информация б1/., выражаемая Х :<>ог.к№'ш:<м> ии.'Мд р, > р,, р, - рк, и интервальная (неточная) информация Я. определяемая дш;аз:óам:
а,-й, <1, в которых могуч находиться вероятности р,. : /
рассматриваемых альтернатив. Система соочношений ! не весда однозначно опрт-л.сóче-вероятности альтернатив, поэтому можно говорить о непоноте информации.
Учет ограничений., налагаемых чакон нечисловой, неточной и непоной информацией (ННН-информанней) /, ограничивает множество Г пссх втлюжных докторов вероятностей альтернатив до множества />(/)<_ /> их допустимых значении.
Рандомизируя выбор вектора вероятностей р = (р^/?Д) из множества Р(1). получим "лучайпый равномерно распределенный на /Т(Л вектор /5(/) = (у>, /?Д(/))-
Мятомзж'юсккс ожидание /;.(/) - /у//) случайной величины р,(/) можно считать
Х гсроятносчи р,, I -1,я. Стандартное отклонение <т,(/) - ^/Щи)) служит мерой
ючноои данной оценки.
(хидим выводом но данной главе является то, что предложенный метод позволяет молучагь оценки стартовых параметров для сигнальных шр в статическом случае. При условии применения Интуитивного критерия Чо-Крепса, возможно определение оптимального равновесия игры, эффективного 15 том смысле, что оно основано на оценках, использующих всю доступную игроку нечисловую, неточную и непоную информацию.
1)0 к главе рассмафивястся динамическая сигнальная модель, позволяющая молеприьап. взаимодействие информированных и неинформированных агентов на рынке ;осударстнсп1нпо дога, рассматриваемого ц качестве рынка с асимметричной информацией. II первом параграфе приводится описание модели и исследуются равновесия такой модели и дискретном времени при условии разных предварительных оценок вероятное! п гою, что рассматриваемый информированный игрок (правительство) являетэффективным (сильным). Во втором нарифафе приводятся обоснования ирпнцшгл:, согласно которым определенные равновесия являются оптимальными и будут использоваться ш роками. В Заключительном параграфе главы рассматриваются модификации метод;! рандомизированных вероятностей, позволяющие получать оценки типов игроков н вероятностей альтернатив ра-.квтия рынков с асимметричной '.информацией при динамическим моделировании, и том числе, сели рассматриваемое
.чНОЯ,Г1 ГВО ЧйЛИСТСМ непрерывном.
:!рк рассмотрении сш нольных моделей с непрерывным временем показывается, чю модель л; о.'К с у С] - сколь угодно большое количество равновесий, н не существует критерия. позволяющего отобрать наилучшие из них. Критерий Чо-Крепса, рассмотренный в первой главе, показывает, что только одно логичное равновесие соответствует понятию тп-уитивдюсти - это Паретп-онтималыюс раздепяющее равновесие (равновесие 1:айли). В лом равновесии менее эффективный инфорыьроьшшый агент ььюираст минимальный уровень сигнала, в то время как остальные типы сигнализируют только в той степени, в какой это необходимо для отделения себя от менее эффективных колег.
В работе показывается, что сели рассматривать в качестве уровня сигнала и|'Одо11Ж1пе1п.ноеть нахождения в игре, то в :>гом случае подход Чо и Крепса
недостаточен, поскольку интенсивность сигнала зависит от чремсш нахождения динамической игре. Если предположить, что инвесторы могут дилат. предложении не только до или после, но также и в о время подачи сишана, то для такой модели рсчулы;:; Нашй более не является равновесным.
В данной работе динамическая ира инвесторов н правительства на рынке государственного дога для дискретного случая сформулирована следующим обратим репоюжим, что существует один информированный агент (правительство! и дна одинаковых неинформированных агента ирунны инвесторов на рынке), центральны': к риску. В нулевой момент времени правительство узнает, к какому типу оно приналóежи. Решения принимаются н моменты /<)', де /н Тп . В моменты р инвесторы, имея информацию обо всех предложениях, сдсиапиыч пранитсльетю' ранее ноаниенмо друг от друга делают предложения н>И|0.<Ф) и информированный агент решает, принять ли предложение, или продожить и ру Ира чаиершаетси. ко.,м информированный агент принимает предложение (г;;>:г.т'о:.стч-г> п.,- ,:; н
государепеннь
10 / /. если оно соглашается на предложение и1, от иписетора и момент . чуч / в пгом случае получает п- и>(. к то прем как рип агента ./ ранен п
Иданном исследовании па основании применения раггш'ямх методов пш^инть оптимальные равновесия динамической ею нат.ной мр.г .Цля шры : д,.!' :. те д вероятность того, что правительство принадлежит к сильному)/ гину н 1 1. 1
пока'илистея, что равновесные стратегии определяю;'. сне.дующим обратом.
1) сели > I - ²12. то инвесторы деиоют предложение 1 н момент 1-0. кагор* с иаЬое пранитет.е тво отвергает с перон п юетыо
.... м;
' 2(1-6 /2>(1
и которое сильное праьитепьстко отверает всегда, гоп /.Т0, то инвесторы делают неприемлемые предложения вплоть до случайного момента прсмспя с А7 --1 612. л который инвестор делает предложение 2-512, принимаемое правительством люби го тина;
2) если д, < X. < 1 - 5/2. то инвесторы делаю т предложение 1 в момент /- 0, которое слабое правительство отвергает с вероя тностью
' /л I ' /Л I
? которое си лыюе праш гельетно отвергает мссгла. В течение периода 0 <t<f. шжепоры делают неприемлемые; предложения, и го время как в финальном периоде оии пмедна w- н / , чю принимается óраин гельетюм любого типа;
'}) л'с и и /. < //Д.. то шшесторы делают неприемлемые предложении до конца игры,
г.\; кпи предлагаю-- w . что принимается нраии тельстном.
,МЯ I Х<;!'. J I'-Тl * И 1- iH)i:v !Cii.!}i,iN JK'уЛ I. Nlioll С раКНОЖХШМИ. ИМЯ UJICt 111 MMH ДЛЯ . .n ИЧ.Ч КОЮ сл\'чаяч тн'ачыиаетен. что при уменьшении продожительности дискретного
lil.;:.. ! . t ', 11; п; v ó ;> ;ó Ui.vi.I'h-v, IV Х ItТi Ч<'.;учн СОДЯ'СН к рЛЫКЧМТГ ИЯМ ClHYHMOCKOH. ' >TO кВ>ПаНО
i i;vr. -.40 .! '? e-jiCivi iieii ;;n шчга к нулю лиаиое информированного ai сита сокращается.
11: i,С: ц i ;-\Т>Д;|СЬ К рк<х\п.,;ц v. ПО ЛучасМОМу В еТ;ГШЧ*?СКОМ случае. В рпС)оТк
. r j . я.л*ае-иа, нм) дипимпчс>. кая модепь чквниале
Н и \*: ; . :..fn.nifhTfTfinj-rye'ТV5f на основании иамс Ц'гнп-г функции -пдсржск на óодС\ k'jniid.iM. !ч:л>; и fKVv-.Hoi! модели она была пжшок, то в реальных условиях л; Х-.. и г Х- uwi:.:Х! рынка ;гцл чдрс л-nennm-o ддга более гфаооподоЬньш представляется ill ХЧЮЧоЖСНПО O ОТрс-К" ГНм-
!! )' : :л';.. :JХ VI j К1Т* <* Х *11 ># Л: ! . 410 ГрЗЛ-Т'У -ИнГиЛ. И Д.
ранпониде, > . ТХ <Х;(.*? 11 п, \' О < Х Х- о >Х.<" .:аи<"ч.'>; нрлап-е.óмтал Гудут иснольаок.гть
' IV /'к ' к Г 'ч |>* *Ч!' ОЧ'О Ор; !Х; Н .4 Г ИГЛ
.ТsS'.-:-:-'- !, СЛ> -ГИ! ПОФ; ÿ рЧЧН;м;-..ТПг. Г''П;л>Нк^²Ь²' Ⲳ.М-U рл㳳 не ЯШПе ГО СЛуЧгóпНгМ* н О! ХМм!'.>С. .*^ '.㳳;-С.дк.-:>Ск !*.>' !,Ч><к:д;ЖСМ 'W.liHUi.H И рока ! иаТ³НЬШóЙ ИОМС² VII рм.
;[е:и-ле (i.e. óри стремлении диекрс не.го ш;л: < к нугно), нро.цожнтсльность подач-: сп пала ,аЛ.ч л^ильного пранÿчелье гна также стаиоиитея детермкиироийшон.
Лó> мок.емтирооаиия !ни;*:-.㳿чг
перехода от предыдущего состояния к негодующему независимы ц совокупное!!!. Математическое ожидании и стандартное отклонение оценок вероятностен на каждом лапе динамической три рассчи гывакжя в соответствии со стандартным агиртмом метода рандомизированных вероятностей. Вероятность перехода из начального соеюяипя в конечное представляет сооой произведение вероятностей реализаций различных исходов на каждом этапе игры. Сложностью в тгом случае йвлясчся зо. ч го для расчет меры точности полученной оценки тина нравнчеимва необходимо агрешповачь некоторые последовательности, которые не являются независимыми, т.е. они совналаюг до определенного тгаиа игры и только затем ечаповмтсм различными, соогнсгсгвешю. коэффициент ковариации между последовательностями не ранен нулю.
Далее рассматривается встречающийся при анализе 'жоиомнчсской динамики важный случай, ори котором множество шпон информированных игроков непрерывно, нанример. к случае, когда зим правительства увязывается ео значением определенного показателя. В :.иим случае использовавимжея ранее нарнат метода рандо^изчрокппн,::' кероятностей нельзя применить напрямую. Для преодолении лнпой проблемы в раГг*.гс предлаглетез прогнозировани с изменения ветшании на Н'ч/нольки.у чи н рп.ппх
предполагается. ЧТО 11.3 НОфСрЫПНОМ МНОЖСОВ1; мЮОН МОЖНО ВЫДСЛИИ- И.кп;м.;ч|р Х ппервалог;, дла которых выпоняется рил. лоиий: пн юоналы но ил,)ч:..е1.;и.П1М п оиисмилю! все возможные вноиапты изменении значения показ,и о.1 и. ;:а< Х:Счип пни:пм,;я величина может принять люоое значение. нриниддежпк-е щп7;рял.т\\ ьри--ем с одинаковой вероятностью. '.)кеиерт может оценивать вероятности чпалания вели-ч-.пы г. каждый из интервалов на основании имеющейся у ней; информации. п но ircir.iv оччю*:ю использование метола рандомизированных гчл>ятноегей л.л;| получения соотвстс>ву:о:1В1\ опенок. В :лем. случае рис.! гиты вагк';; ожидаемое значение ^.'.мгн-чн,! на основании оценок вероятностей того, что чип игрока находи 1ся в том или шв>м промежутке.
Рассмотренная динамическая си; чкнншя модо.м-, может оыть нсмол!.-ювипа л.;л
ОПрСДелеЗТИЯ рПЧПОВеГНЬГХ Стратегий ПРИ аНГПППе рЫНКЛ ГОГУДрГПиччюгп '!(и;::1 крп
разных значениях скиповых параметров модели. Пре/ноженные модификации мт-тоди рандомизированных вероятностей позволяю ! получить оценки с гартовых парам; I] .ов модели с использованием неси доступной эксперту нечисловой, неточной у, печочпоп информации.
В третьей главе полученные результаты применяются для змнпрпческого а:шп :.а рынка российского государственного дога в 1()1)К году. В первом параграфе рассматривается модель действии различных групп агентов па рынке: государи венных краткосрочных обязательств 1*Ф О КО). ко'торая позволяет, иеподьгд .чего;;
рандомизированных вероятностей, получить оценку вероятности дефота (('слабый тин правительства н терминологии П. Мэйссона (К Masson)). Во втором нарафафе определяются пскоюрые параметры рынка ГКО (средня доходность и совокупная задоженность по государственным обязательствам) е использованием модификации метода рандомизированных вероят ное гей для непрерывных величин. В третьем параграфе полученные оценки используются для построения сигнальной модели рынка российского | осударст вепно] о дога.
Кыбор rWX года в качестве периода для анализа рынка государственного дога России н данном исследовании снизан с его важностью для формирования современной финансово-лопомическон системы страны, значимостью процессом, приведших к кризису ГД/S года, и большим вниманием, уделявшимся эволюции рынка икударст венною дога многими о гечест иенпыми исследователями, что даст возможность использовать ил судеил.ч для получения оценок вариантой развития рынка российских I КО.
И данном исследовании предполагается, что анализ ситуации осуществляется в мае 19С)8 юла, и, следовательно. чкеперт может использовать соответствующую информацию :п 01 крытых источников на рассматриваемый период. Для моделирования вариантов
la.i.iiiMX рынка ГКО рассматриваются три основные групаы агсичок правительство, lull'd p.lllUbiC h ОТСЧОС1 i.iCllllblC illi.U,i./TL)HKM. i IpC.ii.l ЮЛ HI aO ТСЯ. M > О I1CC ОМ И ДСЙСТBVTOT
последовательно, тс. сначала правительство выбирает один из вариантов действий, затем на него реагирую г и>:осг[>3!н.1е шочморы, и, на последнем уровне дерева события, )'!Ч>11л!одатся выбор стратегии грунноп отечественных вюитдчнкоа.
[J pafioic рассматривание ( три возможные альтернативы действий, которые могло Н'.брат1. нрнцтмзьсгво. Ьо-перныч. продожить курс безусловного нпцавления инфляции и дальнейшего расширения системы ГКО, например, путем привлечения всех средств осесипл, находившихся на корресиопдс(iски.ч счетах в банках, снятия ограничений па допуск нерезидентов к государственным обязатетьстиам и т.п. Второй вариант прсднол.и ает постепенное расширение вавпного коридора и. соответственно, инфляцию, а третий - uojmyw либерализацию курса, каждому варианту соответствуют 1.1г.л\е и определенные виды государственной политики в плане конвертации ГКО в догосрочные обязательства - продожение предыдущей эмиссионной политики дня первого варианта, постепеппал конвертация дч второго н немедленная конвертация для третьего. Для описания возможных вариантов действий правительства составлена . Хкч-ма равенств и иерявепеги, описывающих вероятности выбора той или иной финансовой политик, и помучены числовые оценки отих вероятностей на основании
использования нечисловой, неточной и непоной информации, квантифицированной при помощи системы поддержки принятия решений (СГ1ПР) СПИД-3\У, разработанной и С1Т6ГУ.
Иностранные вкладчики также имеют три альтернативы действий, решение об использовании которых зависит от политики, выбранной правительством на первом папе игры. Это означает, что в данном случае возможны уже У вариантой. В качестве возможных стратегий нерезидентов в данном исследовании рассматриваются следующие варианты. Во-первых, возможность перевода нерезидентами своих вкладов в менее доходные, но более надежные догосрочные обязательства 1'Ф, например, евробонды. Во-вторых, рассматривается апьтернатива постепенного перевода средств в догосрочные обязательства и вариант с резким выходом с рынка ГКО и переводом нерезидентами своих средств в догосрочные обязательства. Па этом пане, па основании анализа экспертным оценок, квантифицированных с использованием метода рандомизированных вероятностей, оцениваются вероятности совершения нерезидентами тех или иных поступков в зависимости от решений правительства.
Третья группа агентов на рынке - отечественные вкладчики. Предполагается, что они действуют уже после выбора стратегии правительством и нерезидентами. Альтернативы действий у группы отечественных вкладчиков те же. что н у нерезиден тов, следовательно, на этом этапе возможны 27 различных вариантов развития ситуации. Группа отечественных вкладчиков была самой многочисленной па рынке ГКО - к середине 1998 г. доля иностранных инвесторов на рынке ГКО оценивалась в 31%. российских институциональных инвесторов- и 16%. Ц1>- в 12%. Сбербанка в ?*>%.
Наследующем этапе моделирования оценивается вероятность дефота для каждого из 27 вариантов игры и рассчитывается вероятность осуществления каждого из вариантой. Затем полученные оценки дефота агрегируются для получения окончательной оценки вероятности того, что правительство не сможет в дальнейшем производил, кыпцаты по государственному догу, те. оценки принадлежности правитепьства к <<сг|абому типу с точки зрения сишапмгаго подхода. В ходе исследования была получена следуюшчя оценка вероятности дефота российских государственных обязательств: /().-0.718. Соответственно, вероятность того, что правительстве является СИЛЬНЫМ)!, составляет
Следующий этап анализа ситуации на рынке ГКО посвящен моделированию динамики основных показателей, характеризующих систему государственного дога с использованием непрерывной модификации метода рандомизированных вероятностей. В
качестве таких показателем н работе пидсчяются объем совокупной задоженности и средняя доходность ко I КО.
При прогиозироьамик возможного изменения доходности государственных обязательств анализ проводися и дна тоща. В качестве промежутка прогнозирования выбран квартал (точка отсчета ХХ майский кризис системы ГКО). В качестве первой кшп рольной точки быпа пыбрана середина интервала, в качестве второй - конец 1|>с\м<:сичного периода (т.'.-. сердима энгусга 19С.8 г.>. 1}ыоор интервала связан с тем, что при прогнозировании изменения доходности на гаком промежутке эксперты обладали значительным оСтьсмом информации, а также потому, что еще раньше многие
говорили о визмояшом кризисе системы )1 конце л Н>9В года.
Далее па первую контрольную точку выделены три возможные альтернативы пазит ия ситуации, понимаемые как интервалы, н которых может изменяться тч'дсдуеммй показа гель. 15 зависимости от цейсткий различных групп агентов оценены г.сроя': пости рлиничпии разных нариамзчт развития ситуации для первого периода с использованием метода ранломпзырованиых вероятностей. Зэтсм была использована чреддо^сипа.я но второй главе модификации метода, позволяющая оценит;, ожидаемое ХИ1;г:е:1К средней .чоходгосш и стандартов отклонение: & ~ сг - г - 12.76%
: Оч.-чепиаи оценки |5о;к'с ои \ имис! ичиа но ( п.ппк'!:и к: с. 1.1:1.и ым значением (с- :ю;ше
ч::ч.и;е июля до.-: о щоечь. к основном, гопевззсь а промежутке 70-^0%).
Пая взоро 'о ;I -г,.1..а рассмотрсны -оз'пжные вг.пнанти изменения доходности к ла-ниачи г>т того. н лиьгериашга ос&г.оокша в течение огрсого нерноп. т.е. в данп'.^ с1|\'ч:р: щдмс.доиадмсь V р.:".ц,мх Пгриаччов. Дал каждого из пи': получены опенки знтчиФмо н-.'оному -о.-щу. УСатем бы.ои рлеечтацы уепокгиос зн осуччесиок-ныя любого из
Х \1Г: г' : !оог 'С'::'.;.>:;!:]|>: мТопгиПоКяг^я метод,., рандомизированных иерозтосзей
поз к т< с,.е/:у1оп;д/1 итоговая оценка средней доходности ГКО в конце рассматривлечого и п. .х - 90. П - 1 л,73 % .
Дх;!>;е р^семсгре:1 дру;он чажиып иокачатемв. рынка ГКО обьом совокупной задоженности. 1> качестве начала промежутка прогнозирования выбран яннарь 1УУХ г., постольку в г.-онце )9*>7 ?<осгуления от продажи новых выпусков ГКО стали меньше за та г на мыилагы по предыдущим эмиссиям. И качестве конца промежутка выбран август 1ч9о ! Х Моделирование- осуществлено на два промежутка - конец апреля и конец августа. 1.5ы6ир Солее /пепельного промежутка времени связан с меньшей изменчивостью ноначтеля. При анализе изменения объема задоженности рассматривались три основных варианта развития событий: пессимистический (продожение эмиссии ГКО для выплат по
предыдущим выпускам и, соответственно, рост задоженности), нейтральный (прекращение выпуска новых ГКО, т.с. откат от строительства новых уровней системы государственного дога, постепенное сокращение задоженности) и оптимистический (отказ от новых эмиссий и постепенная реструктуризация дога но ГКО, резкое сокращение задоженности). Каждому из этих вариантов был поставлен в соответствие определенный интервал, в котором могла изменяться совокупная задоженность но государственным обязательствам.
В результате анализа экспертных оценок за соответствующий период и их квантификации с использованием метода рандомизированных вероятностей получены оценки вероятностей реализации различных сценариев. Последующее применение модификации метода позволило рассчитать прогнозируемое значение задоженности и его погрешность на конец первого периода. Согласно проведенным расчетам, суммарная задоженность к началу апреля дожна была увеличиться па 73% при стандартном отклонении в 20%.
При моделировании динамики изменения совокупной задоженности на втором промежутке рассмотрены 0 возможных вариантов (в зависимости от того, какая из трех альтернатив была реализована на первом этапе). Затем эти варианты были агрег ированы по трем возможным сценариям и полученные опенки использовались дли получения итоговой оценки объема совокупной задоженности к концу рассматриваемого периода: Еу = 85,00%; (Т = -/Ъх =14,57%. Соответствен но, объем совокупной задоженности дожен был сократиться, что и произошло в действи тельности.
Полученные в первых двух параграфах результаты использованы в качестве стартовых параметров сигнальной модели., описывающей рынок государственного донга. 13 этой модели правительство выступает в роли информированного, а инвесторы -неинформированного игрока, детнпошего предложения правительству. Цель инвесторов -максимизировать свою рк'эыяь. Кроме того, они заинтересованы а том, ч тобы узнать, к какому типу принадлежит правительство. Правительство может посылать емшаны инвесторам - как в плане проведения определенных видов финансовой и экономической поиитики, так и в виде поддержки системы ГКО. Отметим, что инвесторы были в большей степени заинтересованы именно в ситуации на рынке ГКО, и поэтому продожительность его существования может рассматриваться п качестве сигнала. Целью правительства является уменьшение издержек на систему ГКО (т.с. процентных выплат) и увеличение доходов от продаж новых выпусков государственных облигаций. В связи с этим оно заинтересовано в том, чтобы убедить инвесторов в своей силеч, т.е. способности расплатиться с ними. Поскольку в 1998 году инвесторы стали сомневаться в стабильности
!:рашггол1.стез, оно было вынуждено выплачивать высокие проценты ло государственным оОкзатсдегаам. Однако, если Ом оно делало это достаточно дого, то доверие к нему Ьыт> бы шеегаиоилено (секи прппительетио в состоянии расилачинатьел по пысокнм мроп^гтам. то оно стабильно), соответстиепно ситуация. после каждой фшкшеоппй ,г(,ч г-дмн:<ации может ришатрчвгго.еи как пан игры. После восстшожашн доверия к ириттилыкиу, спрос на. облигации дожен унсличиватм-я, енааи с чем их доходность дм1л>'Ь хадагк. Злиьршдомо игры ск:лыьж:гой со с-.гц',лут|ц>4мм еобьпьями: л(-первых, дефотом по пкударсгвешюму внутреннему догу (т.с. прюпаяисм правительства cnoe.fi принадлежности к слабому чину); во-вторых, игра может чаиершигьен тем,, что >(!1;:С*ТОр|1 рМИИМУЮТ Г1рДПОЧО/ЛеПЙС О С (ПбиЛЫЮКГИ ПраИЙТСМЛ'Ж И ИИЧИПИКУ! н<н; 'м1,;,ц,ф под невысокий ршюш (например, с уровнем доходности облигаций е 1И1амиих1'.к 'р!Н1'.с:>ие.и1.;;о стиби.н.пими пкударечп вывшего Сонет Экономической 5.'.П!я '.1.!.')ми1'||; или :мп СНГ/ :.'^чемИдно. для ислаСхчч';' ирниитсльста выплачивать 1с-,.'! :тс-'.:е и'->1;г1П'!.) с.'.чьг.тх, -кол дая сошлют. Такая ситугщия мехогг [цмл-и.орФк.тл-* н ки.Тя-еТгое штрафа дли хымЪю нракн;елы:тпа и т, что оно пытается имм!н;н11)т1. сними* с целью мродимт в будущее свои обпитации под минимальны*! и. мТним обозим. у1И:ЯКС>л;т. л:оИ доводы.
!;ус': :. Х уро;;счТ,|. процентних гап.нят, которые дожны осущсст:!.]я>ть государств;-
р.- му чшкт. 'ИЛ(..|.8-КС ир!а,14чельса.о ш.'.ша'ишнст пюкис проценты вД , е- р> время как пт'хч: бояке ныенк-ие, т.о. в, и делает ло до тех пор, пока гму не удасег-я либо
;!|Гу,.;а;:ннпег.торо'к либо до момента, ;;<нда оно пс сможет раснцгпикиться по снопы
<>Я)С~-;С.!-*Л -МН. ФусКЦК К*/ЮРЖСК ( '.. Ч!1ЗСЬЧ 04 епапКуШШЙ :Ц!Ь>.|1ЖиШ0ПГМ Ш/
^ ХС:я-кгТ.гньс >з;м '! Ш)Т:1 :'р:-жи уел;,стта. 1!'( Х'Хеповлиии шал!!Т!?
г-у1\-.-.почет такой фунцчи и р:>г>отс предлагаете;! исчсльчоветь дс.-статг>чио ч; ч"!'-.:; :1армй!1т: г-(;г; ;'Х(? г? ютеепк ;иш>да иршшшьсггт и> будем "иссм.-прииа1!..
1 ;1|юдянь!Л\ тс-гУн:тс рясгкггрпизмого пг.ркода государственных облигаций ".а кычомм иигиншици.ч, фу икни яоС"джи?1'И иршли гельс! на: л(,л,,(?)- у;-(\е,0).
Дх данной модели оиредеикютеи объединяющее и рачделиющее равновесия, т.е. урУ'ипк ..-ожжушюй аадожеииисгя, которые для оазаых. шпон нраишедьста делают бесеммскенимм либо йми'п*кнк> л.Тильного типа, либо подачу сигнала в принципе. Значении верхних к Ш1Ж1ШХ граииц допустимых шп^рваиои иамеиения сонокушюи задоженности щш разделяющего равновесия могуг быть найдены ю следующих соотношений:
-01ДУ П. О)
с{е,в))^(О-О)е + {е-е). (4)
В лашом случае 0), 6), - значеним доходности л текущем пгриоде дня сильного правительства. - прогнозируем)го значення доходности в слядующем периоде. е,ё -
верхняя и нижняя границы интервала (искомые), а - прогнозируемое значение совокупной задоженности в следующем периоде. Оценки прогнозируемых значении
получены ринсс ЗГОИ ПсМС.
Граница интервала для объединяющего равновесия может быть рассчитана т
СОО'ПЮШС-НИХ
с(ё,0^ = (0, Е[0])е \ (е-е), (5)
где ЬТ[(9] ^ //0(?н - (1 - //Д )в и //Д = 0,282 - полученная ранее оценка вероятности чого, что правительство является сильным.
Как и для модели, оценивающей возможное изменение совокупной задоженности, моделирование проведено на два промежутка - конец апреля и конец авуста, Для каждого из рассматриваемых промежутков оценены интервалы, в которых может изменяться об.ем совокупной задоженности, чтобы быть равновесным - как для разделяющего, так и для объединяющего равновесий. Полученные результаты показывают - для первого интервала роет объема совокупной задоженности, чтобы быть равновесным, дожен быть достаточно консервативным. Также рассмотрена упрощенная модель, в которой в качестве дохода рассматривася только доход от эмиссии, т.с. разница между текущим и прогнозируемым значением доходности не учитывалась. Предложенный в работе метод позволяет исследователю использовать всю доступную неточную, непоную и нечисловую информацию, чтобы зачем определить равновесные стратегии для игроков - правительства и инвесторов - в модели рынка государственных обязательств в странах с переходной -экономикой или дня рывка в условиях кризиса, когда применение других методов ограничении. Показана применимое:), разработанной динамической сигнальной модели к анализу вариантов развитии рынка государственного дога.
В заключении обобщаются основные выводы и результаты проведенного диссертационного исследования.
Приложения содержат некоторые эмпирические данные по рынку российскою государственного дога в 1998 году и расчеты по моделям динамики рынка ГКО.
I!:. ССИОВМЫЕ НАУЧНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПС ТЕМЕ ДИССЕГТАЦИОШЮГО
ИГСЛЬДОКАНИМ Сл-п-ь !ТХ м.чаик**, пад^мтих. в исречсиь ЙАК
I. ( ГЧии'ичгдий Д.Ю. Дефот ГКО- 10 лет спустя. Модспирогашпе изменения Хш>г. !".мгт госудйрстпадоыз о(1!!Ч(1'п:Л1.Г! > I !!Х);№ !оду Н Проблемы сонрсмсшюй :ш>!Ь">№:$ки. 2009, Н'С?.(.ТЛУ) 0.428-431 0;6.5 л.п.
2 С'упбхгткккй Д.Ю. Мшюиацшишая экономит: методы моденропшшя п услогиях
л'фп I[. I 11шф'>г:-мэдаа Экономика и уиривсиж-. '?.(!09. №7(45). С. 59-64. 0,56 и. л.
ОуКгочимТ.мскй Д.К.'. УТм'ж и йеокрсдел-зшооть: ЙесконечиыЛ пул к недостижимой ш-1!</1г- // И чкг-С! ил Российского государственното педагогического университета им. Л.Й.
Т VI1 200Сл Л77. (' I ! 1 0,45 ц.л.
г ,! н -Дт;|û8гя-*, матертш. кпкффодцкк
:. .гг.г: м-пк::;: Д.!1.). 11р;1.\1си'л1мв мел ода р;;]!,?1'.)Ми:1кр;>ц;;.1!!1!'.:), кчрои'пюстик для <Хl-.---.0-.,- ,и-10il.iv Ч1.ТСрТИ р:и!ЧГП!Я СДОЖМАГ фтШ10.!Мл>Э|ЛИ10МЙПе(-КЙУ. СИС-1Сл // '..г.!^г:г.-,|:: сш-.кш :.чаюми;;н. 2006. Кя17(110). С.?,13--22.Ч. 0,63 п.п. х г/'Х'и.кицкий Д.;и, иропшицодание ршантия сложных фишшеоко-
-УИ'! СИСП'Ч -рЯ5(.Ч.ОЫ1ПИрОПЯН!ТГ.ТЧ |!Ор!1ЯТ||0>:-.'.-(ТЙ Г> МяТСрИГУНЛ 12
-.-'[Ю;,!:;):! 1 Г;:у 'ЦК!/- конференции л1![1СДПрМШШ1ти.:11.СТМЦ1 И реформ).! 1! России.
1 -! (:. 2006. С. !'!-!/. ОД .'1 л.л.
-. ДДО. Иекзчыадожс :жсис}.-шых оцедок пр.; оукчяоэнроиаими
:.-1.;СйС!л:м !! Г огромен.чы,- аскосчтм :жшюмкки. 2007. №4({?'ХТ). С.168-182.
7 СуббоТгППССКЙ Д.ТО. Мр(|П!-):-Л1рС1!10Н?:е УГ|МП1."ПИЯ ЧИСТОЙ приГч-рш предприятия я
дефицита чмело-.юк информации Ч М;лерьли XIV Мокдуаро,*>и<>л г;!: |н-Г|Г|1П11м п :,!! п.у, ,оIиI.>7и.ч учспМл. л.!1о^О1И.и.о:1--200?. Гом 4.
МГУ. III К Дмекпа и К, 2007. ОД5 ш*.
V.. .Ту|Ч><гп1:11Кл*й Д.Ю Ояеикэ н-.даенепия обьсм# тсгиоганк-сг^-к ю'-уд:^к,.тнспт,г':
'-Хжотслыпн н у'.'м.яи'.мл дефччта янформацич // Ма-горин^ы весенней конференции л'олодыл у-)сч1.||,;1); л).!у 1К раньК'Ил нацииналыюц и:;о1кнликм. СП5.. ОЦЗиМ., 2С0л ; \ ИГЛ-108. 0 ) С Ц..Ч
Ч ;; уЬйс-шнцккй Д Ю. Модги^ро-^ннс вянианто* :<ксномичсС-кго раявш-ня
фяьансоио-зкокомичес&их снег.; л лиформг-и^оишм общсстае // Материшил иби 1суввсрст сгский студатч&гкой паучяой копфгрешщи Социально-экопомнческие тсндснсои г. российском бкзпесе. С1 ;о.: <;И6ГУ, 2008. С.89-90. 0Д5 в л.
! 0. Субсотницкип Д.Ю. Г)осдедоаатслы:ос применение метода рандомизированных
wjio.4ri.iocjей при прошочироваиил разпитя сложных финансово-экономических систем // Современные аспекты экономики. 2008. №4(129). С.НН-96. 0,56 п.л.
Х I. Субботницкий Д.Ю. Оценка паркантов динамики совокупной эадожсыносш на
рьожс российских ГКО н 1998 году // Анализ, моделирование, управление, развитие
экономических систем: Труды II Международной школы-симпозиума АМУР-2008 / под ред. О.Л. Королева, А.В. Сигала. Симферополь, 2008. С.240-246. 0,8 п.л.
12. Субботницкий Д.Ю. Моделирование вариантов социального инвестирования и развитие территорий в условиях дефицита информации // Социальная ответственность бизнеса как фактор развития Северо-Запада России, опыт и проблемы (сборник научных трудов). СПб., 2008. С.315-320. 0,45 пл.
13. Субботницкий Д.Ю. Информационное общество: проблемы принятия решений в условиях дефицита информации // Глобальные и рег иональные коммуникации: настоящее и будущее: Доклады X международной научно-практической конференции. 5-(> декабря 2003 г. СПб, 2008. С.94-95. 0,1 н.д.
14. Субботницкий Д.Ю. Попытка интеграции России в глобальную финансовую систему: дефот ГКО 1098 года // Предпринимательство и реформы я России: Материалы четырнадцатой международной конференции моиодых ученых-чкономистов- 7 7-28 ноября 2008 г. СПб.: ОЦОиМ, 2008. С.72-73. 0,15 п.л.
15. Субботницкий Д.Ю. Моделирование динамики финансовых показателен в
условиях 'жономического кризиса // Материалы докладов XV! Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых Ломоносов)) / Отв. ред. И.Л. псшковский. П.П. Костылев, А.И. Андреев. М.: МАКС' Пресс, 2009. 18ВЫ 978-5-31702774-2. 2 с. 0,15 п.л.
16. Субботницк-ий Д.Ю. Моделирование вариантов государственного регулирования в условиях дефицита информации // Предпринимательство и реформи в России: Материалы Весешей копферетшн молодых учсных-:>кономистов Инновации я современной экономике. 24- ппреля 2009 г СПб.: ОЦЭнМ, 2009. С.117-118. 0,15 п.л.
1.7. Субботницкий Д.Ю. Экономические кризисы: проблемы прогнозирования ь
условиях дефицита информации /У Современные подходы к исследованию и
моделированию в экономике, финансах и бизнесе: Материалы конференции Р.вросоиского университета в Санкт-Петербурге и. Санкт-Петербургского жономико-ма темагичеекого института РАН. 10-11 апреля 2009 - СПб.: Издательство Европейского универеик-га в Санкт-Петербурге., 2009 ('.206 208. 0.2 п.л.
18. Субботницкий Д.Ю. Использование женергиы.ч оценок к условиях дефицита
информации в инновационной экономике Н Инновационное развитие: Материалы 1 Молодежного экономического форума. 13-14 ноября 2008 г. Петрозаводск. Карельский научный центр РАН, 2009. С. 156-161. 0.7 ал.
19. Суббопшикик Д.Ю. Варианты иямспсшм объема непогашенной задоженности ;га рынке российских ГКО в 1998 году // Культура народов Причерноморья. 2008. №140. С. 122-126. 0,5 и.л.
20. Субботницкий Д.Ю. Прогнозирование изменения средней доходности государственных облигаций в условиях дефицита информации // Вестник экономического научного общества студентов и аспирантов. Эконометрические исследования 2009. №21. С.ЗО-З. 0,12 п.л.
Подписано б печать 01.09.2011. Формат 60хй4/16.Печа1ъ риасл-рафичсская. Заказ №1243. Объем 1,34 п.л. Тираж 100 экз.
Издательский центр экономического факультета СГ16ГУ 19112.3, С 1;и кт-Петирбург, ул. Чайковского. д. 62.
2010291721
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Субботницкий, Денис Юрьевич
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. МЕТОДЫ АНАЛИЗА ВАРИАНТОВ РАЗВИТИЯ ФИНАНСОВО
ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ В УСЛОВИЯХ АСИММЕТРИЧНОСТИ
ИНФОРМАЦИИ.
з1.1. Обзор методов анализа вариантов развития финансово-экономических систем в условиях асимметричности информации.
з 1.2. Сигнальные модели и асимметричность информации.
1.2.1. Сигнальная модель Спенса.
1.2.2. Критерий Чо-Крепса.
з 1.3. Метод рандомизированных вероятностей.
1.3.1. Общая схема метода.
1.3.2. Применение дерева событий.
ГЛАВА 2. ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ДИНАМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ В УСЛОВИЯХ
АСИММЕТРИЧНОСТИ ИНФОРМАЦИИ.
з 2.1. Динамическая сигнальная модель.
2.1.1. Общее описание модели.
2.1.2. Возможные стратегии действий агентов в динамической сигнальной модели
з 2.2. Равновесия динамической сигнальной модели.
з 2.3. Модификации метода рандомизированных вероятностей для моделирования экономической динамики.
2.3.1. Последовательное применение метода.
2.3.2. Прогнозирование на интервалах.
ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ РЫНКА РОССИЙСКОГО
ГОСУДАРСТВЕННОГО ДОГА В 1998 ГОДУ.
з3.1. Варианты развития системы ГКО в 1998 году.
з 3.2. Динамика показателей рынка государственного дога в 1998 году.
3.2.1. Варианты изменения средней доходности ГКО.
3.2.2. Варианты изменения объема непогашенных обязательств.
з 3.3. Сигнальная модель рынка государственного дога в 1998 году.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Математические модели динамики финансово-экономических систем в условиях неопределенности"
Актуальность исследования. Исследование принципов взаимодействия разных групп агентов на рынке является одной из наиболее важных задач экономического анализа. Понимание механизмов, определяющих действия агентов, позволяет спрогнозировать их стратегии, выявить равновесия и, таким образом, получить представление о будущем состоянии экономики.
Как правило, агенты на рынке не обладают всей информацией, необходимой им для принятия оптимальных решений. Важный случай информационного дефицита рассматривается в концепции асимметричности информации, согласно которой объем данных, находящийся в распоряжении разных агентов на рынке, неодинаков. Это неизбежно приводит к тому, что одни из них обладают большим объемом информации, чем другие и пытаются этим воспользоваться, чтобы максимизировать выигрыш. Своими действиями более информированные игроки стараются стимулировать менее информированных к принятию выгодных им решений, подавая последним определенные сигналы (signals).
Рынок государственного дога может рассматриваться в качестве рынка с асимметричной информацией - правительство осведомлено о своем положении (знает свой тип). В то же время инвесторы не обладают всей информацией о ситуации и вынуждены делать выводы о способности государства выпонять свои обязательства перед ними на основании некоторых его действий (сигналов), например, изменений в финансовой и экономической политике. Взаимодействие между агентами происходит непрерывно, поскольку правительство эмитирует новые облигации, непрерывно вносит изменения в свою политику и т.д., поэтому игра является динамической.
При построении динамической сигнальной модели важно не только проанализировать основные принципы формирования равновесий, но и рассмотреть методы расчета начальных, экзогенных параметров модели. Критика существующих моделей, описывающих рынки с асимметричной информацией, во многом связана с тем, что, при эмпирическом анализе реальных экономических систем, зачастую невозможно найти доказательства подачи сигналов информированными агентами неинформированным. Одним из распространенных объяснений проблем, возникающих при применении сигнального подхода, являются неточности при расчете начальных параметров моделей. Довольно часто существующие методы основываются на нереалистичных предпосыках, например, повторяемости и однородности рассматриваемых событий, или применимы только при условии соблюдения достаточно жестких условий, например, в ситуации, когда экономика относительно стабильна. Проблемой в этом случае является то, что необходимость в подаче сигналов от информированных игроков к неинформированным часто связана с уникальным набором условий и возникает в условиях экономических кризисов. Другая сложность применения сигнального подхода связана с тем, что классические сигнальные модели являются статическими, тогда как в реальных рыночных условиях взаимодействие между группами агентов чаще происходит в динамике. Поэтому для теоретико-игрового моделирования рынка государственного дога представляется актуальным не только построение соответствующей динамической сигнальной модели, но и определение метода, позволяющего преодолеть эти сложности, а также разработка его модификаций для динамического случая и для игр, в которых множество типов непрерывно, т.е. обладает континуальной мощностью.
Актуальность темы исследования определяется, с одной стороны, важностью моделирования динамики рынка государственного дога в условиях неопределенности, и, с другой, необходимостью эмпирического анализа применимости сигнального подхода к рынкам стран с формирующейся рыночной экономикой. Кроме того, актуальность темы обусловлена необходимостью анализа принципов взаимодействия различных групп агентов на рынках с асимметричной информацией в динамике и определение того, какие стратегии для них будут наиболее эффективными.
Степень разработанности проблемы. Первые исследования игр, в которых агенты обладают не всей информацией о ситуации, причем объем сведений у каждого из них различен, были проведены Дж. Харшаньи (1 Нагэапу1) [250] в 1950-60-х гг. Однако серьезные результаты в этой области были получены позднее, что связано с именами М. Спенса (М. Брепсе) [296] (предложившего идею подачи сигналов от информированных агентов к неинформированным), Дж. Акерлофа (С. Акег1о1) [216] (выдвинувшего концепцию неблагоприятного саморазделения) и Дж. Стиглица (I. Б^дШг) [293] (рассмотревшего проблему фильтрации на рынках с асимметричной информацией и предложившего идею разделяющего и объединяющего равновесий). Изначально исследования асимметричности информации проводились для весьма специфических случаев - например, найма новых работников (М. Спенс), рынка страхования (Дж. Стиглиц) или рынка подержанных автомобилен (Дж. Акерлоф).
Начиная с 1980-х гг., модели, основанные на асимметричности информации, применяются для анализа финансовой сферы [223], в частности, одной из наиболее изученных областей их применения является дивидендная политика, рассматриваемая, как сигнал корпоративного руководства акционерам и потенциальным инвесторам (модели Алена-Фохэбера (F. Allen, G. Faulhaber) [217], Барклэя-Смита (M. Barclay, С. Smith) [222], Гонидеса (N. Gonedes) [244], Ланга-Литценбергера (L. Lang, R. Litzenberger) [265], Франке (G. Franke) [240] и др. (см., например. [256, 268, 271])). Кроме того, с позиций сигнального подхода изучася выбор политики инвестирования (модели Амбарыша-Джона-Уильямса (R. Ambarish, К. John, J. Williams) [218], Офера-Зигеля (A. Ofer, D. Siegel) [284], Уильямса (J. Williams) [306]).
Значительное распространение сотнальный подход получил при обосновании необходимости защиты репутации (модель Бакуса-Дриффила (D. Backus, J. Driffill) [221]) Ч многие агенты предпринимают, казалось бы, неэффективные с практической точки зрения действия, целью которых было создать представление о себе как о надежном участнике рынка (К. Bagwell, M. Riordan [220], P. Dubey, J. Geanakoplos [233], R. Kihlstrom [258]. Сигнальные модели в финансовой сфере использовались и для обоснования структуры капитала компании (модели Росса (S. Ross) [292], Госвами-Ноя-Ребело (G. Goswami, T. Noe, M. Rebello) [245]). В микроэкономике сигнальные модели активно использовались для исследования монополистических (модель Бэнкса (J. Banks) [226]) и олигополистических рынков (модель Майлата (G. Mailath) [272]), политики ценообразования (например, модели хищнической ценовой политики (G. LeBlanc [266], J. Roberts [288]), а также вопросов промышленной организации.
На рубеже 1980-90-х гг. сигнальный подход стал использоваться для анализа политических процессов, в особенности Ч выборных циклов (идея политической конкуренции и необходимости подачи сигналов избирателям, чтобы убедить их в положительных качествах кандидата) (Д. Родрик (D. Rodrik)) [289], пропаганды (С. Ломанн (S. Lohmann)) [270] и лоббизма (П. Янг (P. Young)) [309]. Сигнализирование применялось и для обоснования выбора государственных политик, например, бюджетных циклов (А. Зиберт (A. Sibert) [290], К. Рогофф (К. Rogoff) [291]), влияния разных групп интересов на выработку правительственных решений и связи иностранных агентов (международных организаций, правительств других стран, транснациональных корпораций) с принятием решений внутри страны (Дж. Андерсон (J. Anderson), Дж. Викерс (J. Vickers) [219], К. Льюис (К. Lewis) [269], П. Мэйссон (P. Masson) [274], Дж. Райли (J. Riley) [304]).
Во второй половине 1980-х гг. были получены серьезные результаты в плане выявления равновесий на рынках с асимметричной информацией. Работы в этой области связаны с именами Дж. Бэнкса (J. Banks) [226], С. Гроссмана (S. Grossman) [248], Э. Кольберга (Е. Kohlberg) [260], Д. Крепса (D. Kreps) [261], А. МакЛеннана (А. McLennan) [275], Ж.-Ф. Мертенса (J.-F. Mertens) [260], П. Мигрома (P. Milgrom) [277], М. Пэрри (М. Perry) [248], Дж. Райли (J. Riley) [285], Дж. Робертса (J. Roberts) [277], Дж. Собеля (J. Sobel) [225], Дж. Стиглина (J. Stiglitz) [293] и И.-К. Чо (I.-K. Cho) [230]. В 1990-2000-х гг. значительное внимание стало уделяться также моделям с множественными сР1гналами (Д. Гэйл (D. Gale) [238], М. Энгерс (М. Engers) [242], К. Джон (К. John)) [257], а затем - с сигналами разных типов (например, влияющих на тип игрока или выпоняющих только функцию сигнала) (Дж.-И. Ким (J.-Y. Kim) [259], Дж. Райли (J. Riley) [287]). На настоящий момент серьезный интерес представляют модели динамического сигнального моделирования (Э. Ван Дамм (Е. Van Damme), Дж. Нольдеке (G. Noldeke) [282], Дж. Свинкельс (J. Swinkels) [302]), а также некоторые эмпирические приложения сигнального подхода на макроуровне, в частности, для формирующихся рыночных экономик (А. Кларк (A. Clark)) [231].
Целью диссертационного исследования является построение динамической сигнальной модели, применимой при анализе рынков государственных обязательств в странах с формирующейся экономикой, исследование метода, позволяющего определять численные значения начальных параметров модели, и тестирование полученных результатов на данных рынка российского государственного дога.
Задачи исследования. Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие задачи:
- проанализировать свойства статической сигнальной модели и провести критический обзор основных методов определения ее равновесий;
- сформулировать обобщенную динамическую сигнальную модель, охарактеризовать параметры, отличающие ее от статического случая;
- исследовать метод, позволяющий получать начальные оценки параметров для динамической сигнальной модели;
- определить равновесия динамической сигнальной модели для случаев с разными начальными параметрами с применением различных критериев анализа игр с асимметричной информацией;
- рассмотреть принципы функционирования системы государственных краткосрочных обязательств России и сформулировать модели расчета параметров данной системы с использованием нечисловой, неточной и непоной информации;
- провести эмпирический анализ рынка российского государственного дога с использованием сигнальной модели.
Объектом данного исследования является рынок государственного дога в странах с формирующейся экономикой.
Предметом исследования являются процессы взаимодействия правительства и инвесторов на рынке государственного дога.
Теоретической и методологической основой исследования послужили основные положения общей экономической теории поведения рационального экономического индивидуума, теория динамических игр с непоной информацией и теория рынков с асимметричной информацией.
Эмпирические данные, использованные в исследовании. Фактологическую базу исследования составили работы российских и зарубежных ученых, систематизированные и обработанные данные специализированной периодической печати, статистические данные из базы данных Центрального Банка РФ.
Научная новизна проведенного исследования состоит в определении равновесий динамической сигнальной модели рынка государственного дога для разных стартовых параметров и определение метода, позволяющего получить численные оценки этих параметров на основании использования нечисловой, неточной и непоной экспертной информации.
В качестве пунктов научной новизны, выносимых на публичную защиту, следует выделить следующие положения.
- Исследована модификация метода рандомизированных вероятностей для получения числовых оценок на основании нечисловой, неточной и непоной экспертной информации при моделировании динамики финансово-экономических показателей.
- Разработана динамическая сигнальная модель рынка государственного дога, определены ее основные параметры.
- Исследованы равновесия данной модели для случаев с разными стартовыми параметрами.
- Показаны свойства сходимости равновесий динамической сигнальной модели к статическим равновесиям при уменьшении продожительности промежутков времени между этапами игры.
- Проанализированы различия моделей с линейной и строго выпуклой функцией издержек на подачу сигналов.
- На основе эмпирического анализа экспертных оценок отечественных и зарубежных специалистов построена сигнальная модель динамики рынка российского государственного дога с использованием оценок параметров, полученных при помощи использования модификаций метода рандомизированных вероятностей. Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость проведенного исследования заключается в развитии теоретических основ применения сигнальных моделей для моделирования динамики рынков государственного дога, определения влияния стартовых параметров на равновесия данных моделей и методов получения оценок этих параметров в условиях дефицита информации.
Практическая значимость работы определяется тем, что в ней на основе использования современных методов определения равновесий в динамических играх с асимметричной информацией определяются, на примере России, принципы взаимодействия информированных и неинформированных игроков на рынке государственного дога в странах с формирующимся рынком в условиях экономической нестабильности и проведен соответствующий эмпирический анализ.
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Она изложена на 189 страницах, содержит 4 рисунка, 2 таблицы и 2 графика.
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Субботницкий, Денис Юрьевич
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В настоящей работе построена динамическая сигнальная модель, применимая при анализе рынков государственных обязательств в странах с формирующейся экономикой, и проведено исследование метода, позволяющего определять численные значения начальных параметров модели. Апробация полученных результатов проведена для анализа рынка российского государственного дога. Для получения количественных оценок показателей рынка российских государственных обязательств использовалась нечисловая, неточная и непоная экспертная информация, арифметизированная при помощи метода рандомизированных вероятностей. Построение всех рассмотренных моделей основалось на предположении, что рынок государственного дога является системой с асимметричной информацией.
В работе проанализированы свойства статической сигнальной модели и проведен критический обзор основных методов определения ее равновесий, на основании чего сформулирована обобщенная динамическая сигнальная модель и охарактеризованы параметры, отличающие ее от статического случая. Исследован метод, позволяющий получать начальные оценки параметров для динамической сигнальной модели, и определены ее равновесия для случаев с разными начальными параметрами с применением различных критериев анализа игр с асимметричной информацией. Рассмотрены принципы функционирования системы государственных краткосрочных обязательств России и сформулированы модели, расчета параметров данной системы с использованием нечисловой, неточной и непоной информации. Разработана модель оценки способности правительства выпонять свои обязательства на основании возможных действий основных групп агентов на рынке российского государственного дога. Числовая оценка вероятности дефота была получена на основании использования нечисловой, неточной и непоной информации, квантифицированной при помощи системы поддержки принятия решений (СППР) АСПИД-3\, разработанной в СПбГУ. Разработаны динамические модели оценки возможных значений основных показателей, характеризующих рынок - средней доходности и совокупной задоженности. Полученные данные использовались для проведения эмпирического анализа рынка российского государственного дога с использованием сигнальной модели. Показано, что даже при условии рассмотрения в качестве цели уровня доходности облигаций некоторых стран с формирующейся экономикой, в равновесии при подаче сигнала следовало изменять объем совокупной задоженности в достаточно ограниченном диапазоне.
На основании проведенного диссертационного исследования были получены следующие результаты, выносимые на публичную защиту:
1) исследована модификация метода рандомизированных вероятностей для получения числовых оценок на основании нечисловой, неточной и непоной экспертной информации при моделировании динамики финансово-экономических показателей (параграф 2.3, с.85, с.90);
2) разработана динамическая сигнальная модель рынка государственного дога, определены ее основные параметры (параграф 2.1, с.58-59);
3) исследованы равновесия динамической сигнальной модели для случаев с разными стартовыми параметрами (параграф 2.2, с.79);
4) показаны свойства сходимости равновесий динамической сигнальной модели к статическим равновесиям при уменьшении продожительности промежутков времени между этапами игры (параграф 2.2, с.80-81);
5) проанализированы различия динамических сигнальных моделей с линейной и строго выпуклой функцией издержек на подачу сигналов (параграф 2.2, с.81-82);
6) на основе эмпирического анализа экспертных оценок отечественных и зарубежных специалистов построена сигнальная модель динамики рынка российского государственного дога с использованием оценок параметров, полученных при помощи использования модификаций метода рандомизированных вероятностей (параграф 3.3, с.131-132).
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Субботницкий, Денис Юрьевич, Санкт-Петербург
1. Агасандян Г.А. Финансовые пирамиды и проблема дефицита госбюджета // Ссыка на домен более не работаетdocs/analyt03012.doc
2. Алексашенко С. Ставка рефинансирования страж стабильности // Эксперт. 1998. №5. С. 28.
3. Алексашенко С. Девальвация: минусы очевидны, плюсы - под вопросом // Эксперт. 1998. №17. С. 8.
4. Алексеев С. Почему мы не становимся богаче от щедрот МВФ // Парламентская газета. 1999. 11 августа. С.2-3.
5. Арсеньев В. Инвесторы испугались девальвации рубля // Коммерсантъ^аПу. 1998. 8 апреля. СЛ.
6. Арсеньев В. Роста на фондовом рынке не будет // Коммерсантъ^аПу. 1998. 8 мая. С.4.
7. Арсеньев В. Аукцион ГКО // Коммерсантъ^аПу. 1998. 14 мая. С.З.
8. Багров А. Россия просит денег у МВФ // Коммерсанть^аПу. 1998. 26 мая. СЛ.
9. Багров А. Россия получит срочную помощь // Коммерсантъ^аПу. 1998. 2 июня. С.2.
10. Баженова Е. От правительственного кризиса вкладчики выиграли // Коммерсантъ-daily. 1998. 6 мая. С.2.
11. Баженова Е. Кризис в пользу инвесторов // Коммерсантъ^аПу. 1998. 10 июня. С.4.
12. Балабушкин А. Срочный рынок ММВБ: фьючерс на ГКО // Рынок ценных бумаг. 1998. №1. С. 18-22.
13. Баранов Г. Власти спешат закрыть кризис // Коммерсантъ^аПу. 1998. 14 марта. С.2.
14. Баранов Г. Сеанс финансовой магии с последующим разоблачением // Коммерсантъ^аПу. 1998. 27 мая. СЛ.
15. Баранов Г., Рушайло П. Банк России повысил ставку рефинансирования // Коммерсантъ^аПу. 1998. 31 января. С.2.
16. Бартенева А. Расшифровка неплатежей началась // Эксперт. 1998. №11. С. 7.
17. Бартенева А. Промышленный спад в России усугубися // Эксперт. 1998. №31. С. 6.
18. Бартенева А., Спиваков Д. Инвесторы опять погорячились // Эксперт. 1998. №18. С. 6.
19. Без взаимного доверия рынок не восстановить. Интервью с В. Коноваловым // Рынок ценных бумаг. 1998. №7. С. 3-6.
20. Бекетов М. Героев дефота назвали поименно // Парламентская газета. 2000. 27 октября. С.3-4.
21. Бойко Б. Парламент о денежно-кредитной политике ЦБ // Коммерсантъ-с1аПу. 1998. 4 февраля. С.2.
22. Бойко Б. Макроэкономика дело подсудное // Коммерсантъ-с1аПу. 1999. 18 марта. С.З.
23. Бодырев В. Кавардак и дефот в одном флаконе // Парламентская газета. 1999. 14 января. С.5.
24. Бодырев В. Пока банки в коме не будет блага в доме // Парламентская газета. 1999. 20 апреля. С.З.
25. Бороздин Ю. Деградация режима: Чубайс кивает на "Газпром", тот на Аксененко, а тот - на Чубайса// Экономическая газета. 2001. 24 июля. С.2-4.
26. Будущее российского рынка за индустрией производных инструментов (Интервью с С.Харитоновым) // Рынок ценных бумаг. 1998. №1. С. 15-18.
27. Буйлов М. Кириенко: что думают об инициативе правительства финансисты // Коммерсантъ-с1аиу. 1998. 27 мая. С.5.
28. Быть или не быть первичным дилером? Интервью с А. Лаврентьевым // Рынок ценных бумаг. 1998. №5. С. 21-22.
29. В догосрочном плане российская валюта переоценена. Пресс-конференция М. Мобиуса // Рынок ценных бумаг. 1998. №13. С. 15-16.
30. Вальрас Л. Элементы чистой политической экономии или Теория общественного богатства. М., 2000. 421 с.
31. Василец В., Мавлютова М. Определение эффективности вложений в ГКО-ОФЗ // Рынок ценных бумаг. 1998. №11. С. 45-48.
32. Ведев А., Шарипова Е. Проблемы управления государственным догом РФ // Ссыка на домен более не работаетscr/crO 106r.htm
33. Величенков А. Снова к сюжету Российская реформа под диктовку МВФ // Российский экономический журнал. 1998. №4. С.З-10.
34. Величенков А. У кого на совести 17 августа // Парламентская газета. 1999. 26 февраля. С.4.
35. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М., 2003. 576 с.
36. Викторов С. Жизнь во мгле: чего ждать от кризиса // Коммерсантъ-с1аПу. 1998. 30 мая. С.З.
37. Вокова В. Качественный рост вексельного рынка в России // Рынок ценных бумаг. 1998. №7. С. 24-26.
38. Вольиерт В., Исаев Б., Бродский С. Муниципальные облигационные займы в России: опыт и тенденции (1992-1997) // Рынок ценных бумаг. 1998. №4. С. 29-31.
39. Галиев А. Запах денег успокаивает рынки // Эксперт. 1998. №23. С. 10-11.
40. Галиев А., Гришанков Д., Ивантер А. И поздно, и не лучше, чем никогда // Эксперт. 1998. №31. С. 10-15.
41. Галиев А., Ивантер А. Отсрочка для оптимистов // Эксперт. 1998. №27-28. С. 10-12.
42. Галиев А., Латынина Ю. Шанс удержаться // Эксперт. 1998. №24. С. 10-12.
43. Галиев А., Лысова Т., Мухина Т. Оптимизм на вынос // Эксперт. 1998. №15. С. 1012.
44. Геращенко В. Кризис внес жесткие коррективы, но не разрушительные // Вестник Банка России. 1998. №20(448). С.5-21.
45. Геращенко В. О предварительных итогах работы Банка России за 1999 год и задачах на 2000 год // Вестник Банка России. 2000. №3(431). С.7-33.
46. Глазьев С. Центральный банк против промышленности России // Вопросы экономики. 1998. №1. С.16-33. №2. С.37-51.
47. Глазьев С. Антикризисна ли антикризисная программа? // Российский экономический журнал. 1998. №6. С.3-10.
48. Глазьев С. Крах стабилизационной программы и императив перехода к мобилизационной модели // Российский экономический журнал. 1998. №9-10. С.3-9.
49. Глазьев С. Критические замечания по фундаментальным вопросам денежной политики // Вопросы экономики. 1999. №2. С.40-53.
50. Глазьев С., Маневич В. Социально-экономическая эволюция России: об итогах 1997 и оценках ближайшего будущего // Российский экономический журнал. 1998. №1. С.3-9; №2. С. 3-13.
51. Говоров Е. К нам приехал Одинг-Сми: Россия получит деньги МВФ // Коммерсантъ-с1аПу. 1998. 30 мая. С.2.
52. Головенко А. Он согласен на медаль // Дуэль. 2001. 4 декабря. С.5.
53. Голубев М. Завершися банковский конгресс // Коммерсантъ-с1аПу. 1998. 9 июня. С.З.
54. Горностаев С. Проблемы использования метода экспертной оценки в процедурах оценки персонала // Ссыка на домен более не работаетissue.html? 113
55. Горский П.В. Об аналитическом рейтинге рангового типа // Ссыка на домен более не работаетpublications/g01.htm
56. Горский П.В. Экспертиза приоритетов развития компании на основе обобщения мнений ее ведущих сотрудников // Ссыка на домен более не работаетpublications/g05.htm
57. Горшков A.C., Мясников A.B., Хованов Н.В. Прогнозирование эволюции сложных систем в условиях неопределенности // Материалы 6-й международной конференции Анализ, прогнозирование и управление в сложных системах. Т.2. СПб., СЗАГС, 2005. С. 168-174.
58. Государственные финансы и денежная политика // Финансы и кредит. 1998. №4. С. 17-29.
59. Государство не дожно эксплуатировать договые рынки: интервью с Б. Златкис // Рынок ценных бумаг. 1998. №2. С. 14-17.
60. Грабаров А. Быть или не быть вот в чем вопрос? // Рынок ценных бумаг. 1998. №5. С. 46.
61. Граник И., Рушайло П. Дубинин о финансовом кризисе // Коммерсантъ-daily. 1998. 8 мая. С.2.
62. Гришанков Д. Призрак фондового рынка // Эксперт. 1998. №1. С. 20-21.
63. Гутброд М., Джордж А. Правовой анализ финансового кризиса в России // Рынок ценных бумаг. 1998. №17-18. С. 13-15.
64. Дектерев В. Почему Касьянов рвется досрочно вернуть внешние доги // Экономическая газета. 2001. 4 декабря. С.5-6.
65. Дубенецкий Я., Попов Г., Петраков Н. Банк: Центральный, но не разрушительный // Экономическая газета. 2000. 12 января. С.З.
66. Дубинин С. Доблесть пожарных // Эксперт. 1998. №19. С. 5.
67. Елистратов А. Что осталось от имиджа России? Обзор зарубежной деловой прессы // Рынок ценных бумаг. 1998. №17-18. С. 20-24.
68. Ивантер А. Открытость признак силы // Эксперт. 1998. №1. С. 34-35.
69. Ивантер А. Стабильность оказалась недогой // Эксперт. 1998. №12. С. 90-95.
70. Ивантер А. Снова депрессия // Эксперт. 1998. №20. С. 88-89.
71. Ивантер А. Российская экономика проба на излом // Эксперт. 1998. №24. С. 80.
72. Ивантер А., Кириченко С. Контратака правительства // Эксперт. 1998. №20. С. 1011.
73. Ивантер А., Кириченко Н., Оганесян Т. Отставка как концентрированное выражение экономики // Эксперт. 1998. №12. С. 13-15.
74. Ивантер А., Сиваков Д. Пора встать над схваткой // Эксперт. 1998. №19. С. 6-8.
75. Ивлев М. Хорошо забытое новое: проблемы догосрочного прогнозирования // Экономическая газета. 2001. 12 июня. С.6.
76. Иларионов А. Мифы и уроки августовского кризиса // Вопросы экономики. 1999. №10. С.4-20.
77. Иностранный капитал начинает возвращаться на российский рынок. Интервью с Р. Малиганом // Рынок ценных бумаг. 1998. №7. С. 7-9.
78. Интервью с О. Вьюгиным // Финансы. 1998. №8. С. 3-5.
79. Интервью с С. Кириенко // Коммерсантъ-daily. 1998. 8 мая. С.4.
80. Интерес к рынку ценных бумаг не пропал (интервью с А. Александровым) // Рынок ценных бумаг. 1998. №3. С. 12.
81. Итоги использования федерального бюджета за 1 полугодие 1998 и задачи по его выпонению // Финансы. 1998. №9. С. 3-4.
82. Каждый участник рынка выбирает свою инвестиционную стратегию. Интервью с А. Никуловым, А. Кузнецовым // Рынок ценных бумаг. 1998. №5. С. 47-49.
83. Калашнов Ю., Ладыгин Д. Пятилетка обязательств: юбилей рынка ГКО // Коммерсантъ-daily. 1998. 15 мая. С.4.
84. Кириенко С. Интервью // Коммерсантъ-daily. 1998. 8 мая. С.2-3.
85. Кириченко Н., Маковская Е. Либо на вилы поднимут, либо на грабли наступим // Эксперт. 1998. №30. С. 26-27.
86. Кобяков А. Верный путь к кризису // Эксперт. 1998. №3. С. 97.
87. Кобяков А. Рынок стагнирует // Эксперт. 1998. №3. С. 70-71.
88. Ковалевский А. Эволюция фондового брокера// Эксперт. 1998. №1. С. 22-24.
89. Козлов И. Наша конференция // Коммерсанть-daily. 1998. 22 января. С.2.
90. Колесников Г.И., Корникова Н.В., Федотов Ю.В., Хованов Н.В. Оценка вероятностей альтернатив развития фондового рынка в условиях дефицита числовой информации // Вестник Санкт-Петербургского университета. 2005. Сер. 10. Вып.2. С. 151-160.
91. Секция 2. Модели и методы разработки стратегии предприятия. М.: ЦЭМИ РАН, 2007. С. 117-119.
92. Колесников Г.И., Хованов Н.В., Юдаева М.С. Применение метода квантификации нечисловых оценок вероятности для выбора оптимального портфеля ценных бумаг // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 5. 2007. Выпуск 3. С. 58-68.
93. Колесов Д.Н., Михайлов М.В., Хованов Н.В. Оценка сложных финансово-экономических объектов с использованием системы поддержки принятия решений АСПИД-3\У . СПб.: ОЦЭиМ, 2004. 64 с.
94. Колесов Д.Н., Хованов Н.В., Юдаева М.С. Оценка вероятностей вариантов развития финансово-экономических систем // Вестник Санкт-Петербургского университета . Серия 5. 2007. Выпуск 1. С. 130-140.
95. Колодяжный Г., Кузнецов М., Овчинников А. Первичные дилеры на рынке государственных ценных бумаг: обязанности или права? // Рынок ценных бумаг. 1998. №5. С. 18-20.
96. Крамер Г. Математические методы статистики. М., 1948. 648 с.
97. Кредит МВФ только начало // Эксперт. 1998. №26. С. 4.
98. Кризис: у Кириенко психологический кризис, у остальных финансовый // KoMMepcaHTb-daily. 1998. 14 августа. С.2.
99. Крупнейшие банки на российском рынке // Финансы и кредит. 1998. №7. С. 18-33.
100. Куда вкладывать деньги в новом году? // Коммерсантъ-daily. 1998. 21 января. С.З.
101. Кулакова Н. ЦБ и первичные дилеры // Коммерсантъ-daily. 1998. 26 мая. С.4.
102. Кулакова Н. Деньги ЦБ опять подешевели // Коммерсантъ-daily. 1998. 6 июня. С.5.
103. Куликов В. Уроки кризиса и задачи экономической политики // Российский экономический журнал. 1998. №9-10. С. 10-18.
104. Кучма приехал к Ельцину спасаться от договой ямы // Коммерсантъ-daily. 1998. 31 января. С.2.
105. Ладыгин Д. Гособлигации все еще в цене // Коммерсантъ-daily. 1998. 15 апреля. СЛ.
106. Ладыгин Д. Минфин банкирам: такая доходность нам не нужна! // Коммерсантъ-daily. 1998. 29 января. С.З.
107. Ладыгин Д. Государственные бумаги: храните деньги в сберзайме // Коммерсантъ-daily. 1998. 10 июня. С.6.
108. Ладыгин Д., Рушайло П. Девальвация // Коммерсантъ-daily. 1998. 16 мая. С.З.
109. Левин К. Чубайс готов пересмотреть почти принятый бюджет // Коммерсантъ-daily. 1998. 17 февраля. С.6.
110. Левин К. Заявление правительства // Коммерсантъ-daily. 1998. 19 мая. С.З.
111. Левин К. Кризис может пойти на пользу Кириенко // Коммерсантъ-daily. 1998. 28 мая. С.2.
112. Лексин В., Швецов А. Региональные и местные займы в контексте финансово-бюджетной реформы // Российский экономический журнал. 1998. №6. С.11-25.
113. Локоткова С. Первые шаги российских инвестбанков // Эксперт. 1998. №1. С. 28.
114. Мавроди В. Спасайтесь, кто может // Ссыка на домен более не работаетARXIV/GAZETA/DUEL 1996.НТМ/1998/17/175 1 ,html#2
115. Маковская Е. Рубль устоял//Эксперт. 1998. №2. С. 12-14.
116. Малиевский Д. Российский рынок ценных бумаг в конце 1997г.: последствия кризиса // Рынок ценных бумаг. 1998. №2. С. 5-8.
117. Маневич В. О нормативах кредитной деятельности инвестиционных банков // Финансы. 1998. №3. С. 14-18.
118. Марк Мобиус: кризис явление временное // Коммерсантъ-daily. 1998. 29 мая. С.З.
119. Маршал А. Принципы экономической науки. М., 1993. 458 с.
120. May В. Девальвация и мифотворчество // Эксперт. 1998. №24. С. 8.
121. May В. Российские экономические реформы глазами западных критиков // Вопросы экономики. 1999. №11. С. 4-24.
122. Меньшикова К. Как рынок раскрывает инфляцию? // Рынок ценных бумаг. 1998. №5. С. 2-6.
123. Методы построения интегральных индикаторов с использованием экспертных оценок // Ссыка на домен более не работаетcito/index/p3.html
124. Миловидов В. Над пропастью во жи // Рынок ценных бумаг. 1998. №17-18. С. 3-7.
125. Митрофанова Э. Потребность в анализе региональных бюджетов существует // Рынок ценных бумаг. 1998. №9. С. 67-70.
126. Митяев Д. Экономическая политика при возврате к мобилизационной модели развития // Российский экономический журнал. 1998. №3. С. 11-27.
127. Морыженков В., Архипов С. Финансовый кризис в Юго-Восточной Азии: уроки для России // Рынок ценных бумаг. 1998. №11. С. 49-54.
128. Муртазин Э. Куда исчезли кредитные 70 милиардов? // Экономическая газета. 1998. 25 ноября. С.2.
129. Мы выпонили свои обязательства перед ЦБ. Интервью с А.Кареевым // Рынок ценных бумаг. 1998. №5. С. 23-24.
130. Мягков А.Ю. Использование экспертных оценок при диагностике неискренних ответов респондентов // Ссыка на домен более не работаетsj7sj/sj3-02myag.html
131. На фондовом рынке все больше "черных" дней // Коммерсантъ-daily. 1998. 27 января. С.5.
132. Найт Ф. Риск, неопределенность и прибыль. М., 2003. 360 с.
133. Нерезиденты на рынке ГКО // Рынок ценных бумаг. 1998. №7. С. 2.
134. Ованесов А. Есть ли противоядие от фондового кризиса? // Рынок ценных бумаг. 1998. №5. С. 56-60.
135. Ованесов А., Грабаров А., Гейнц Д. В Россию можно только верить // Рынок ценных бумаг. 1998. №14. С. 32-36.
136. Option: когда опасность таит в себе возможность. Интервью с О.Дризеном и Д.Фридманом // Рынок ценных бумаг. 1998. №11. С. 22-24.
137. Осипов И. Российские финансовые пирамиды виды и особенности их деятельности // Рынок ценных бумаг. 1998. №15. С. 11-16.
138. Падение цен на нефть лучшее для России из того, что могло произойти. Интервью с М. Обермайером // Рынок ценных бумаг. 1998. №16. С. 11-12.
139. Паршев А. Дог рабочим не дог? // Дуэль. 1998. 1 сентября. С.З.
140. Плаксин И. Ведомости: Центробанк упростит доступ нерезидентов к облигационным займам субъектов РФ // Коммерсантъ-daily. 1998. 25 февраля. С.4.
141. Полани М. Личностное знание. На пути к посткритической философии. М.,1985. 344 с.
142. Попов В. Уроки валютного кризиса в России и в других странах // Вопросы экономики. 1999. №6. С.100-123.
143. Правительство РФ. Программа стабилизации экономики и финансов // Вопросы экономики. 1998. №7. С.4-27.
144. Проскурин А. Во что превратят ГКО? // Экономическая газета. 1998. 6 октября. СЛ.
145. Резников Л. Антикризисно-реформистская альтернатива Ч в рационализме характера построения национального дохода // Российский экономический журнал. 1998. №7-8. С.3-20.
146. Романова Е. Методы оценки скрытых и неформальных видов предпринимательской деятельности в экономике // Ссыка на домен более не работаетkonferencia/APEMPM/st053.htm
147. Российские финансовые рынки: рост без причины. // Коммерсантъ-daily. 1998. 3 июня. С.2.
148. Российский рынок акций на 90% зависит от рынка государственного дога. Интервью с Д. Васильевым // Рынок ценных бумаг. 1998. №14. С. 20-24.
149. Рубль устоял, а слова обесценились // Коммерсантъ-daily. 1998. 2 июня. С.З.
150. Рушайло П. Минфин поделил регионы // Коммерсантъ-daily. 1998. 21 февраля. С.2.
151. Рушайло П. Ставка рефинансирования // Коммерсантъ-daily. 1998. 20 мая. С.З.
152. Рынок рухнул // Коммерсантъ-daily. 1998. 19 мая. С.1.
153. Рязанов Б., Шадрин А. Теории портфельного инвестирования и их применение в условиях российского рынка // Рынок ценных бумаг. 1998. №3. С. 42-45.
154. Садков В., Гринкевич Л. Стимулировать формирование региональных ФПГ // Финансы. 1998. №1. С. 12-14.
155. Сазонов Ю. Не дураки и дороги виноваты в наших бедах, а доги // Парламентская газета. 1999. 2 декабря. С.4.
156. Сазонов Ю. Юбилей дефота// Парламентская газета. 2000. 18 августа. С 3.
157. Сазонов Ю. Под обломками финансовых пирамид: реквием по дефоту // Парламентская газета. 2001. 17 августа. С.2.
158. Самойлова Н. Правительство о кризисе // Коммерсантъ-ёаПу. 1998. 19 августа. С.2.
159. Самсон И. Придет ли Россия к рыночной экономике? // Вопросы экономики. 1998. №8. С. 124-136.
160. Семенищев С. Госдог в условиях спада шаг к банкротству // Экономическая газета. 1998. 29 декабря. С.4.
161. Семибанкирщина. Интервью с А.Чубайсом // Коммерсантъ-<1аПу. 1998. 5 марта. С.4.
162. Сергеев А. Экономическая программа не прожектерство // Экономическая газета. 1999. 27 апреля. С.2-3.
163. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов. М., 2007. 956 с.
164. Сорос хотел нас предупредить, но передумал // Эксперт. 1998. №9. С. 5.
165. Субботницкий Д.Ю. Применение метода рандомизированных вероятностей для оценки возможных альтернатив развития сложных финансово-экономических систем // Современные аспекты экономики. 2006. №17(110). С.213-223.
166. Субботницкий Д.Ю. Использование экспертных оценок при прогнозировании развития сложных систем // Современные аспекты экономики. 2007. №4(117). С.168-182.
167. Субботницкий Д.Ю. Попытка интеграции России в глобальную финансовую систему: дефот ГКО 1998 года // Предпринимательство и реформы в России: Материалы четырнадцатой международной конференции молодых ученых-экономистов. 27-28 ноября 2008 г.
168. Субботницкий Д.Ю. Риск и неопределенность: бесконечный путь к недостижимой истине // Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. 2009. №97. С. 121-125.
169. Субботницкий Д.Ю. Дефот ГКО: 10 лет спустя. Моделирование изменения доходности государственных обязательств в 1998 году // Проблемы современной экономики. 2009. №2(30). С.428-431.
170. Субботницкий Д.Ю. Инновационная экономика: методы моделирования в условиях дефицита информации // Экономика и управление. 2009. №7(45). С. 59-64.
171. Схема честного отъема денег рассказ о Карло Понци // Ссыка на домен более не работаетfinance/news/3984.html
172. Та самая финансовая стабилизация // Эксперт. 1998. №13. С. 16-19.
173. Тарачев В. Рынок субфедеральных и муниципальных ценных бумаг в 1997 г. // Рынок ценных бумаг. 1998. №10. С. 5-8.
174. Титков В. Проблемы управления российским внешним догом // Вопросы экономики. 1997. №11. С.78-86.
175. Титов В. Спрут расправляет щупальца // Эксперт. 1998. №11. С. 26-27.
176. Титов В., Кантеров К. Пирамидальный синдром // Эксперт. 1998. №24. С. 7.
177. Трофимов Г. Был ли российский государственный дог финансовой пирамидой? // Вопросы экономики. 1999. №5. С. 109-120.
178. Тягай С., Сироткин В., Рушайло П. Российская биржа: фьючерсный рынок умер // Коммерсантъ-daily. 1998. 2 июня. С.З.
179. У первичных дилеров остается все меньше преимуществ. Интервью с И. Юровым // Рынок ценных бумаг. 1998. №5. С. 50-53.
180. У ил кс С. Математическая статистика. М., 1967. 632 с.
181. Уринсон Я. Какая промышленная политика нам по карману // Эксперт. 1998. №6. С. 8.
182. Уточненный прогноз социально-экономического развития РФ на 1998 // Финансы и кредит. 1998. №6. С. 2-53.
183. Федорцов В. Обслуживание физических лиц на рынке ГКО-ОФЗ // Рынок ценных бумаг. 1998. №14. С. 40-41.
184. Финансово-кредитные рынки // Финансы и кредит. 1998. №5. С. 29-51. ,
185. Фишер И. Покупательная сила денег. М., 2001.318 с.
186. Хакамада И. Государственный дог: структура и управление // Вопросы экономики. 1997. №4. С.67-80.
187. Хованов Н.В. Математические основы теории шкал измерения качества. Л., 1982. 185 с.
188. Хованов Н.В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците. СПб., 1996. 196 с.
189. Хованов Н.В. Математические модели риска и неопределенности. СПб.: СПбГУ, 1998. 201 с
190. Храпченко Л., Леонова Е. Рынок ГКО-ОФЗ в 1997 // Рынок ценных бумаг. 1998. №2. С. 18-23.
191. Что же предлагал России Сорос? // Рынок ценных бумаг. 1998. №17-18. С. 12.
192. Чубайс А. Нас ждут очень тяжелые потора-два года // Коммерсантъ-daily. 1998. 8 сентября. С.4 .
193. Шабалин А. Регулировать фондовый рынок // Финансы. 1998. №7. С. 12-14.
194. Шадрин А. Перспективы трансформации российского финансового рынка // Рынок ценных бумаг. 1998. №1. С. 32-36.
195. Шаккум М. Точка зрения // Парламентская газета. 2000. 21 марта. С.6.
196. Шалаев А. Российская экономика в 1998: потенциал есть, перспективы не ясны // Рынок ценных бумаг. 1998. №3. С. 48-51.
197. Шохин А. Оборона рубля будет продожаться до последнего // Эксперт. 1998. №19. С. 5.
198. Экономика России: состояние и перспективы роста (рекомендации 3-го всероссийского экономического форума) // Российский экономический журнал. 1998. №5. С.3-10.
199. Яблонский А. Банки и ГКО. Жизнь после смерти // Рынок ценных бумаг. 1998. №17-18. С. 33-37.
200. Ясин Е. России не повезло // Эксперт. 1998. №31. С. 8.
201. Ясин Е. Поражение или отступление? (российские реформы и финансовый кризис) // Вопросы экономики. 1999. №2. С.4-29.
202. Acharya, S., "A Generalized Econometric Model and Tests of a Signaling Hypothesis with Two Discrete Signals," The Journal of Finance, vol.43, no.2 (June 1988), pp.413-429.
203. Akerlof, J., "The Market for "Lemons": Quality Uncertainty and the Market Mechanism," The Quarterly Journal of Economics, vol.84, pp.488-500.
204. Allen, F., Faulhaber, G., "Signaling by Underpricing in the IPO Market," Journal of Financial Economics, vol.23 (1989), pp.303-323.
205. Ambarish, R., John, K., Williams, J., "Efficient Signalling with Dividends and Investments," The Journal of Finance, vol.42, no.2 (June 1987), pp.321-343.
206. Anderson, J., Riley, J., "International Trade with Fluctuating Prices," International Economic Review, vol.17, no.l, (February 1976), pp.76-97.
207. Bagwell, K., Riordan, M., "High and Declining Prices Signal Product Quality," The American Economic Review, vol.81, no.l (March 1991), pp.224-239.
208. Backus, D., Driffill, J., "Inflation and Reputation," The American Economic Review, vol.75, no.3 (June 1985), pp.530-538.
209. Barklay, M., Smith, C., "The Priority Structure of Corporate Liabilities," The Journal of Finance, vol.50, no.3 (July 1995), pp.899-916.
210. Barkley Rosser, J., "A Nobel Prize for Asymmetric Information: the Economic Contributions of George Akerloff, Michael Spence and Joseph Stiglitz," Review of Political Economy, vol.15, no.l (2003), pp.3-21.
211. Barro, R., Gordon, D., "Rules, Discretion and Reputation in a Model of Monetary Policy," NBER Working Paper Series, no. 1079 (February 1983), pp. 1-35.
212. Banks, J., Sobel, J., "Equilibrium Selection in Signaling Games," Econometrica, vol.55, no.3 (May 1987), pp.647-667.
213. Banks, J., "Monopoly Agenda Control and Asymmetric Information," The Quarterly Journal of Economics, vol.105, no.2 (May 1990), pp.445-464.
214. Brennan, M., Kraus, A., "Efficient Financing under Asymmetric Information," The Journal of Finance, vol.42, no.5 (December 1987), pp. 1225-1243.
215. Cass, D., Balasko, Y., "The structure of financial equilibrium with exogenous yields: The case of incomplete markets," Econometrica, vol. 57 (1989), pp.135-162.
216. Cho, I.-K., Kreps, D., "Signaling Games and Stable Equilibria," The Quarterly Journal of Economics, vol.102, (May 1987), pp.381-413.
217. Cho, I.-K., "A Refinement of Sequential Equilibrium," Econometrica, vol.55, no.6 (November 1987), pp. 1367-1389.
218. Clark, A., "Signalling and Screening in a Transition Economy. Three Empirical Models Applied to Russia," Centre for Economic Reform and Transformation, Discussion paper no.2000/03 (March 2000), pp. 1-30.
219. Cohen A. What Russia Must Do to Recover from, Its Economic Crisis // Ссыка на домен более не работаетmikhailov/crisisl 998/Sumeng.pdf#search='russia%20crisis%201998'
220. Constantinides, J., Grundy, B., "Optimal Investment with Stock Repurchase and Financing as Signals," The Review of Financial Studies, vol.2, no.4 (1989), pp.445-465.
221. Cooper W. The Russian Financial Crisis: An Analysis of Trends, Causes, and Implications // Ссыка на домен более не работаетnle/crsreports/international/inter-16.cfm?&CFID=281691 &CFTOKEN= 11334429&CFID=281691 &CFTOKEN= 11334429
222. Dubey, P., Geanakoplos, J., "Competitive Pooling: Rothschild-Stiglitz Reconsidered," The Quarterly Journal of Economics, vol.117, (November 2002), pp.1529-1570.
223. Easterly, W., "The Elusive Quest for Growth "(Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2002).
224. Engers, M., Fernandez, L., "Market Equilibrium with Hidden Knowledge and Self-Selection," Econometrica, vol.55, no.2 (March 1987), pp.425-439.
225. Engers, M., "Signalling with Many Signals," Econometrica, vol.55, no.3 (May 1987), pp.663-674.
226. Farmer, A., Pecorino, P., "Negative Expected Value Suits in a Signaling Model," Southern Economic Journal, vol.74(2), (2007), pp.434-447.
227. Franke, G., "Costless Signalling in Financial Markets," The Journal of Finance, vol.42, no.4 (September 1987), pp.809-822.
228. Gale, D., "Incomplete Mechanisms and Efficient Allocation in Labour Markets," Review of Economic Studies, vol.58 (1991), pp.823-851.
229. Gale, D., "Signaling in Markets with Two-Sided Adverse Selection," Economic Theory, vol.18, (2001), pp.391-414.
230. Gerstner, E., "Do Higher Prices Signal Higher Quality?," Journal of Marketing Research, vol.22, no.2 (May 1985), pp.209-215.
231. Gonedes, N., "Corporate Signaling, External Accounting, and Capital-. Market Equilibrium: Evidence on Dividends, Income and Extraordinary Items," Journal of Accounting Research, vol.16, no.l (Spring 1978), pp.26-79.
232. Goswami, G., Noe, T., Rebello, M., "Debt Financing under Asymmetric Information," The Journal of Finance, vol.50, no.2 (June 1995), pp.633-659.
233. Granger C., Newbold P., "Spurious regressions in econometrics," Journal of Econometrics, vol. 2 (1974). pp. 111-120.
234. Grinblatt, M., Hwang, C. Y., "Signalling and the Pricing of the New Issues," The Journal of Finance, vol.44, no.2 (June 1989), pp.393-420.
235. Grossman, S., Perry, M., "Perfect Sequential Equilibrium," Journal of Economic Theory, vol.39 (1986), pp.97-119.
236. Harris, M., Raviv, A., "A Sequential Signalling Model of Convertible Debt Call Policy," The Journal of Finance, vol.40, no.5 (December 1985), pp.1263-1281.
237. Harshanyi, J., "Games with Incomplete Information Played by "Bayesian" Players. Part IManagement Science, vol.14, no. 3 (November 1967), pp. 159-182.
238. Hirshleifer, J., Riley, J., "The Analytics of Uncertainty and Information an Expository Survey," Journal of Economic Literature, vol.17, (December 1979), pp. 1375-1421.
239. Hovanov N., Yudaeva M., Hovanov K., "Multicriteria estimation of probabilities on basis of expert non-numeric, non-exact and non-complete knowledge," European Journal of Operational Research, vol. 195, is. 3 (2009), pp. 857-863.
240. Jegadeesh, N., Weinstein, M., Welch, I., "An Empirical Ivestigation of IPO Returns and Subsequent Equity Offerings," Journal of Financial Economics, vol.34, (1993), pp.153-175.
241. John, K., Williams, J., "Dividends, Dilutions and Taxes: a Signalling Equilibrium," The Journal of Finance, vol.40, no.4 (September 1985), pp.1053-1070.
242. Kihlstrom, R., Riordan, M., "Advertising as a Signal," The Journal of Political Economy, vol.92, no.3 (June 1984), pp.427-450. .
243. Kim, J.-Y., "Multidimensional Signaling in Labor Market," The Manchester School, vol.75 (September 2007), pp.64-87.
244. Kohlberg, E., Mertens, J.-F., "On the Strategic Stability of Equilibria," Econometrica, vol.54, no.5 (September 1986), pp. 1003-1037.
245. Kreps, D., Wilson, R., "Sequential Equilibria," Econometrica, vol.50 (1982), pp.443-459.
246. Krugman, P., "A Model of Balance-of-Payment Crises," Journal of Money, Credit, and Banking, vol.11, no.3 (August 1979), pp.311-325.
247. Krugman, P., "Currency crises" // Ссыка на домен более не работаетkrugman/www/crises.html
248. Kvint, V., "The Global Emerging Market: Strategic Management and Economics,"(New York, London: Routledge, 2009).
249. Lang, L., Litzenberger, R., "Dividend Announcements: Cash Flow Signalling vs. Free Cash Flow Hypothesis?," Journal of Financial Economics, vol.24, (1989), pp.181-191.
250. LeBlanc, G., "Signalling Strength: Limit Pricing and Predatory Pricing," The RAND Journal of Economics, vol.23, no.4 (Winter 1992), pp.493-506.
251. Logfren, K.-G., Persson, T., Weibull, J. "Markets with Asymmetric Information: The contributions of George Akerloff, Michael Spence and Joseph Stiglitz," Scandinavian Journal of Economics, vol. 104(2), (2002), pp. 195-211.
252. Leland, H., Pyle, D., "Informational Asymmetries, Financial Structure, and Financial Intermediation," Journal of Finance, vol.32, no.2 (May 1977), pp.371-387.
253. Lewis, K., "Are Foreign Exchange Intervention and Monetary Policy Related, and Does It Really Matter?," The Journal of Business, vol.68, no.2 (April 1995), pp. 185-214.
254. Lohmann, S., "A Signaling Model of Informative and Manipulative Political Action," The American Political Science Review, vol.87, no.2 (June 1993), pp.319-333.
255. Lucas, D., McDonald, R., "Equity Issues and Stock Price Dynamics," Journal of Finance, vol.45, no.4 (September 1990), pp. 1019-1043.
256. Mailath, G., "Simultaneous Signaling in an Oligopoly Market," The Quarterly Journal of Economics, vol.104, no.2 (May 1989), pp.417-427.
257. Martin, A., "On Rothschild-Stiglitz as Competitive Pooling," Economic Theory, vol.31, (2007), pp.371-386.
258. Masson, P., "Gaining and Losing Erm Credibility: the Case of the United Kingdom," The Economic Journal, vol.105, no.430 (May 1995), pp.571-582.
259. McLennan, A., "Justifiable Beliefs in Sequential Equilibrium," Econometrica, vol.53 (1985), pp.889-904.
260. Milde, H., Riley, J., "Signaling in Credit Markets," The Quarterly Journal of Economics, vol.103, (February 1988), pp. 101-129.
261. Milgrom, P., Roberts, J., "Price and Advertising Signals of Product Quality," The Journal of Political Economy, vol.94, no.4 (August 1986), pp.796-821.
262. Miller, M., Rock, K., "Dividend Policy under Asymmetric Information," Journal of Finance, vol.40, no.4 (September 1985), pp.1031-1051.
263. Myers, S., Majluf, N., "Corporate Financing and Investment Decisions when Firms Have Information that Investors Do not Have," Journal of Financial Economics, vol.13 (1984), pp. 187-221.
264. Narayanan, M., "Debt versus Equity under Asymmetric Information," The Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol.23, no.l (March 1988), pp.39-51.
265. Noe, T., "Capital Structure and Signaling Game Equilibria," The Review of Financial Studies, vol.1, no.4 (Winter 1988), pp.331-355.
266. Noldeke, G., Van Damme, E., "Signalling in a Dynamic Labour Market," Review of Economic Studies, vol.57, (1990), pp. 1-23.
267. Noldeke, G., Samuelson, L., "A Dynamic Model of Equilibrium Selection in Signaling Markets," Journal of Economic Theory, vol.73 (1997), pp.118-156.
268. Ofer, A., Siegel, D., "Corporate Financial Policy, Information, and Market Expectations: an Empirical Investigation of Dividends," Journal of Finance, vol.42, no .4 (September 1987), pp.889-911.
269. Riley, J., "Informational Equilibrium," Econometrica, vol.47, no.2, (March 1979), pp.331-359.
270. Riley, J., "Silver Signals: Twenty-Five Years of Screening and Signaling," Journal of Economic Literature, vol.39 (June 2001), pp.432-478.
271. Riley, J., "Weak and Strong Signals," Scandinavian Journal of Economics, vol. 104(2), (2002), pp.213-236.
272. Roberts, J., "A Signaling Model of Predatory Pricing," Oxford Economic Papers. New Series, vol.38 (November 1986), pp.75-93.
273. Rodrik, D., "Promises, Promises: Credible Policy Reform via Signaling," The Economic Journal, vol.99, no.397 (September 1989), pp.756-772.
274. Rogoff, K., "Equilibrium Political Budget Cycles," The American Economic Review, vol.80, no. 1 (March 1990), pp.21-36.
275. Rogoff, K., Sibert, A., "Elections and Macroeconomic Policy Cycles," The Review of Economic Studies, vol.55, no.l (January 1988), pp. 1-16.
276. Ross, S., "The Determination of Financial Structure: the Incentive-Signalling Approach," The Bell Journal of Economics, vol.8, no.l (Spring 1977), pp.23-40.
277. Rotshield, M., Stiglitz, J., "Equilibrium in Competitive Insurance Markets: an Essay on the Economics of Imperfect Information," The Quarterly Journal of Economics, vol.90, (1976), pp.629-649.
278. Russia Economy: Stagnation to Continue // Ссыка на домен более не работаетsgi-bin/.
279. Russia in Freefall: Chronology of a Crisis // Ссыка на домен более не работаетl/hi/business/theeconomy/157373.stm
280. Spence, M., "Job Market Signaling," Quarterly Journal of Economics, vol.87 (1973), pp.355-374.
281. Spence, M., "Competition in Salaries, Credentials, and Signaling Prerequisites for Jobs ," The Quarterly Journal of Economics, vol.90, no.l (February 1976), pp.51-74.
282. Spence, M., "Consumer Misperceptions, Product Failure and Producer Liability," The Review of Economic Studies, vol.44, no.3 (October 1977), pp.561-572.
283. Spence, M., "Singaling in Retrospect and the Informational Structure of Markets," The American Economic Review, vol.92 (June 2002), pp.434-459.
284. Stiglitz, J., "Making Globalization Work,"(New York, NY: W.W.Norton & Company, 2007).
285. Subrata, G., "Dynamics of the Consumption-Capital Ratio, the Saving Rate, and the Wealth Distribution in the Neoclassical Growth Model," Macroeconomic Dynamic, vol.12, no.4 (September 2008), pp.481-502.
286. Swinkels, J., "Education Signaling with Preemptive Offers," Review of Economic Studies, vol.66, (1999), pp.949-970.
287. The Crisis in Emerging Markets and Other Issues in the Current Conjuncture // Ссыка на домен более не работаетexternal/pubs/ft/weo/weo/1998pdf/1998.
288. Vickers, J., "Signalling in a Model of Monetary Policy with Incomplete Information," Oxford Economic Papers, New Series, vol.38, no.3 (November 1986), pp.443-455.
289. Wambach, A., "Introducing Heterogeneity in the Rothschild-Stiglitz Model," The Journal of Risk and Insurance, vol.67, no.4 (2000), pp.579-592.
290. Williams, J., "Efficient Signalling with Dividends, Investment and Stock Repurchases," The Journal of Finance, vol.43, no.3 (July 1988), pp.737-747.
291. Williams R. Is Primakov the right man for the job? Can he lead Russia out of its current malaise? // Ссыка на домен более не работаетnewshour/forum/september98/russia.html
292. Wilson G. Russia's crisis: Myths & facts // Ссыка на домен более не работаетww/1998/russia0910.php
293. Young, P., "The Evolution of conventions," Econometrica, vol.61, no.l (January 1993), pp.57-84.
294. Zurcher C. The Russian Crisis or "Nakonec shag vpered" // Ссыка на домен более не работает~oeiabpol/RussCrisis.htm
Похожие диссертации
- Организационно-экономический механизм управления городским общеобразовательным комплексом
- Методология управления инвестиционной деятельностью экономических систем в условиях неопределенности и рисков
- Формирование конкурентных преимуществ экономики региона
- Развитие компетенций в системе стратегического управления персоналом
- Разработка математической модели оценки финансового состояния предприятия