Темы диссертаций по экономике » Финансы, денежное обращение и кредит

Методы принятия инвестиционных решений на финансовых рынках тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Вайн Саймон Александер
Место защиты	Москва
Год	2006
Шифр ВАК РФ	08.00.10

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Методы принятия инвестиционных решений на финансовых рынках"

На правах рукописи

8АЙН САЙМОН АЛЕКСАНДЕР

МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ НА ФИНАНСОВЫХ РЫНКАХ

Специальность 08.00.10 Ч Финансы, денежное обращение и кредит

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2006

Работа выпонена на кафедре экономической теории и политики Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Академия народного хозяйства при Правительстве Российской Федерации.

Научный руководитель:

доктор экономических наук, проф. Миркин Яков Моисеевич

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, проф. Алехин Борис Иванович

кандидат экономических наук Абрамов Александр Евгеньевич

Ведущая организация:

Московский государственный институт Международных отношений (Университет) МИД России

Защита состоится л10 февраля 2006 г. в 13.00 час. на заседании диссертационного совета К 504.01.01 по защите диссертации на соискание ученой степени кандидата наук в зале заседаний Ученого совета ГОУ Академия народного хозяйства при Правительстве РФ по адресу: 119571, г.Москва, проспект Вернадского, д.82.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ГОУ ВПО Академия народного хозяйства при Правительстве РФ.

Автореферат разослан 10 января 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета К 504.001.01, д.э.н.

С.Н. Капустин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертационного исследования Российская Федерация поставила стратегическую экономическую цель удвоить валовой внутренний продукт (ВВП) к 2010 г. К числу основных инструментов для достижения этой цели принадлежат улучшение инвестиционного климата в стране и создание рынков капитала. Прогресс в этих областях в весьма значительной степени зависит от адекватного развития финансовых рынков, которые играют важную роль в развитии экономики страны, деловой активности компаний и росте благосостояния населения.

Одна из ключевых проблем функционирования финансовых рынков России Ч методы принятия инвестиционных решений на финансовых рынках, необходимые как компаниям, так и инвесторам. Участники рынка прогнозируют цены активов, традиционно используя фундаментальный и технический анализ, а иногда Ч их комбинацию. Фундаментальный анализ базируется на всей доступной информации; технический анализ основывается на графиках исторического поведения цен. Сторонники первого метода систематизируют известную информацию и создают на ее базе модели субъекта, позволяющие делать прогнозы. Технические аналитики изучают конфигурации на графиках истории цен и создают сценарии поведения. При прогнозировании они исходят из того, что независимо от актива конкретная графическая конфигурация, влечет за собой одни и те же наиболее вероятные сценарии динамики цен, поэтому прочую информацию об этом активе они не изучают.

Основные преимущества и недостатки использования указанных методов анализа для целей прогнозирования изучены недостаточно; а оценки, выпоненные с их помощью, остаются непоными и противоречивыми. Поэтому российские эксперты пока не нашли подход к их совместному комбинированному использованию. Сегодня, на заре развития пенсионных и страховых фондов в России, этот вопрос исключительно актуален и важен.

Сложную проблему представляет также оценка влияния на финансовые рынки фактора ликвидности Ч движения финансовых ресурсов. Анализу ликвидности часто не уделяют достойного внимания, считая этот показатель зависимым от фундаментальных и технических факторов. Практика российского

рынка показывает, что ликвидность является самостоятельным фактором, способным оказать значительное влияние на цены, и потому требует детального изучения.

Анализ рынка не будет поным и эффективным без учета четвертого фактора Ч психологии инвесторов. Их поведение часто нельзя назвать рациональным, как это предполагается классической экономической теорией. Доказано, что многие движения на рынке российских финансовых активов связаны с эмоциональными всплесками инвесторов. Следовательно, осознание аспектов поведения инвесторов позволило бы максимизировать использование результатов различных методов анализа.

Таким образом, исследованные в диссертации фундаментальные, технические и психологические факторы, а также фактор ликвидности являются ключевыми для оценки ценности активов. Сегодня четкое понимание этих факторов и возможностей их использования в прогнозировании Ч одна из наиболее острых проблем российских финансовых рынков. Цель и задачи работы. Цель исследования Ч научно-методическое обоснование выбора оптимальных методов принятия инвестиционных решений на финансовых рынках. Для осуществления этой цели в диссертации решаются следующие задачи.

1. Обобщаются основные современные методы принятия решений на финансовых рынках, причем особое внимание уделяется возможностям их адаптации к особенностям России. Выявляются ограничения в использовании финансового моделирования для принятия инвестиционных решений на международных и российском финансовых рынках.

2. Выделяются наиболее популярные конфигурации технического анализа для принятия инвестиционных решений.

3. Проводится критическая оценка достоинств и недостатков фундаментального и технического анализа финансовых рынков.

4. Определяется роль анализа ликвидности, как самостоятельного метода прогнозирования.

5. Раскрываются фактор поведенческих финансов и причинно-следственные связи формирования стоимостной динамики на финансовых рынках.

6 Разрабатывается факторный механизм формирования цен на финансовых рынках и его воздействия на цены международных и российских финансовых активов.

7. Структурируется процесс принятия инвестиционного решения на основе сочетания фундаментального и технического анализа, факторного исследования ликвидности и оценки психологических составляющих в поведении участников рынка. Объект и предмет исследования. Объект исследования Ч российский финансовый рынок и обращающиеся на нем активы. Предмет исследования Ч методология и методы принятия инвестиционных решений на финансовых рынках. Теоретической и методологической базой являются современные теории инвестиций и финансов, используемых в международной практике; теоретические и прикладные исследования российских, европейских и американских авторов по проблемам финансов, макроэкономического анализа, экономико-математического моделирования и психологии. Рассматриваются, в частности, работы таких авторов, как Д. Сорос, В. Шарп, Е. Фама, Д. Мерфи, А. Тверски, Д. Канеман, Я.М. Миркин и др. Для анализа были использованы статистические и графические инструменты, а также экспертные оценки. В качестве источников информации использовались российская и зарубежная статистическая информация, аналитические отчеты банков, данные Bloomberg, CQG, Moody's, Standard&Poors. Научная новизна. Научная новизна исследования определяется следующими его результатами.

1) Выявлены допущения и оценены преимущества и недостатки теоретико-методологических положений, лежащих в основе методов принятия инвестиционных решений на финансовых рынках, о целесообразности, моменте и приоритетных направлениях инвестиций.

2) Обоснованы и разработаны концептуальные подходы, позволяющие принимать инвестиционные решения более адекватные страновым особенностям движения финансовых потоков и динамики цен на них на финансовых рынках. В этих целях предложен новый подход к принятию инвестиционных решений как к системному процессу, отличающемуся интегрированностъю таких основных взаимодопоняющих современных методов принятия решений как фундаментальный и технический анализ, поведенческие факторы, факторы

ликвидности. При этом выявлено, что в современных моделях принятия инвестиционных решений подобная интеграция поностью или в основном отсутствует, что снижает их ценность.

3) Определены порядок и границы использования методов технического анализа для формирования инвестиционных решений, основанных на интерпретации результатов фундаментального анализа.

4) Определен причинно-следственный механизм воздействия ликвидности на формирование цены финансовых активов, и предложены методы анализа микроструктуры рынка для учета влияния фактора ликвидности на стоимостную структуру финансовых активов.

5) Раскрыты поведенческие аспекты функционирования участников финансовых рынков в рамках теории поведенческих финансов и предложены способы их учета при оценке инвесторами рыночной ситуации на финансовых рынках.

6) Определены наиболее значимые для оценки конъюнктуры и динамики финансового рынка положения фундаментального и технического анализа, дана сравнительная оценка эффективности и границ их применения. Показано, что потенциал технического анализа далеко не в поной мере используется для интерпретации и уточнения результатов фундаментального анализа о динамике цен финансовых активов, особенно применительно к российскому финансовому рынку, отличающемуся высокой подвижностью.

Практическая значимость исследования и апообаиия. Предлагаемый в диссертации подход к принятию инвестиционных решений носит универсальный характер и может быть рекомендован широкому кругу российских инвесторов и менеджеров компаний. Проведенная в диссертации сравнительная оценка фундаментального и технического анализа, а также классификация факторов ликвидности и обобщение ключевых элементов разных типов анализа позволяют повысить эффективность прогнозирования поведения цен финансовых активов.

В диссертации также систематизированы недостатки и заблуждения участников рынка, знание которых необходимо для снижения количества ошибок в принятии решений, связанных с деятельностью на финансовых рынках. Такая систематизация упрощает выделение нужной информации для прогнозирования цен и определение наиболее благоприятных моментов для инвестиций после появления новой информации.

Выводы, сделанные на основе знания факторов ликвидности и поведенческих финансов, особенно важны, так как, несмотря на чрезвычайное значение этих двух элементов рынка, они оба остаются малоизученными, и их комбинированное действие практически не исследовано.

Разработанные в диссертации предложения по оптимизации аналитической и прогностической стадий инвестиционного процесса были реализованы в деятельности Альфа Банка и American Express Bank. Выводы и подходы, предложенные в диссертации, обсуждались в докладах на ряде конференций и в лекциях по повышению квалификации профессиональных инвесторов. Часть из них также вошли в книгу Вайна С.А. Опционы для профессионалов (М.: Альпина Паблишер, 2003, 450 е.), получившую статус учебного пособия в Финансовой академии при правительстве Российской Федерации.

Публикации. По теме диссертации автор опубликовал тринадцать работ, три из них Ч в США и в Великобритании, и книгу, выпущенную в России и переизданную в США.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованной литературы. Исследование изложено на 178 страницах машинописного текста и содержит 20 рисунков, 2 таблицы и 2 приложения.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении рассматриваются проблемы эффективности разных методов анализа и прогнозирования поведения цен финансовых активов и обосновывается актуальность цели исследования.

В первой главе диссертации Фундаментальный анализ как инструмент прогнозирования финансового рынка проводится анализ полезности этого метода в прогнозировании поведения финансовых активов и преград на пути построения рабочих моделей на базе фундаментального анализа.

Фундаментальный анализ Ч это анализ финансовой, экономической, политической и социальной информации, необходимый для всесторонней оценки текущего состояния субъекта и прогнозирования динамики его цен. В рамках изучения особенностей фундаментального анализа, в частности, рассматривается важность выбора информации и нахождения рабочих моделей для

прогнозирования. Проводится обзор современных методов и моделей, используемых в прогнозировании поведения цен разных активов. Рассматриваются препятствия на пути построения моделей; заблуждения в отношении возможностей фундаментального анализа; одновременно определяются позитивные элементы фундаментального анализа, учет которых необходим для качественного прогнозирования динамики цен финансовых активов.

Рисунок 1. Классификация проблем, СТОЯЩИ! перед фундаментальным анализом

Первой ступенью процесса прогнозирования является определение приоритетности информации, необходимой для создания прогностических моделей. Проблемы возникают уже на этапе подбора ключевой информации. Так, корреляционный анализ не улавливает значимость уровня цен на нефть для динамики российских финансовых рынков. Другими словами, влияние очевидной основной составляющей экономики на цены других активов не выявляется статистическим анализом. Прослеживается лишь некоторая корреляция между ценами на нефть и индексом РТС. При этом цены на нефть, как правило,

существенно опережают индекс РТС. Но такое наблюдение не дает ответ на вопрос, какой уровень падения цен на нефть повлечет за собой цепную реакцию рынка акций?

Для успешного выявления ключевых факторов необходимы не только ретроспективные статистические данные за длительный период, но и понимание событий, стоящих за ними. Однако найти точное описание событий, ведущих к данной конкретной аномалии, возможно далеко не всегда. В результате этих сложностей не существует общепринятых трактовок большинства кризисов, включая описания Российского дефота 1998 года. Таким образом, аналитики стакиваются со сложностями уже на первой стадии подбора исходной информации для моделирования.

На втором этапе возникают сложности, связанные с обработкой информации, так как в экономике большинство факторов взаимосвязано. Так, прогноз инфляции зависит от оценок состояния бюджета, уровня потребления и т. д. Прогнозы этих факторов, в свою очередь, зависят от прогноза инфляции. Получается замкнутая зависимость, ведущая к сложностям в эмпирическом подтверждении моделей.

При разработке моделей большое внимание уделяется стандартным экономическим индикаторам. Но их осмысление Ч сложная задача, поскольку важно рассматривать приоритеты экономики данной страны по отношению к текущим приоритетам рынка. Именно по причине изменения приоритетов рынка реакция рынка на похожие показатели различается в зависимости от страны и от времени. Поэтому, даже модели, успешно описывающие экономические процессы в прошлом, не улавливают текущие структурные изменения в силу того, что они исходят из устаревших взаимосвязей.

На практике многие аналитики, полагаясь на свое чутье, подстраивают модели под изменяющуюся ситуацию путем корректировки коэффициентов в регрессионных уравнениях Получается, что успех моделей зависит от того, насколько успешен сам аналитик, т. е. значение субъективного фактора остается большим. Это не позволяет полагаться на модели, созданные как для объяснения прошлого, так и прогнозирования.

Проблема достоверности моделей также связана со слабым эмпирическим подтверждением финансовых теорий, на которых они основываются. В этой связи

анализируются теории и методы, используемые в прогнозировании поведения цен разных активов Так, среди теорий, используемых для прогнозирования курсов валют, наиболее распространенными являются теория паритета процентных ставок (interest rate parity, IRP) и теория паритета покупательной способности (purchasing power parity, РРР). На практике РРР подтверждается лишь в договременной перспективе (16 кварталов). Ни IRP, ни РРР, ни их вариации не подтверждаются при тестировании для кратко- и среднесрочной перспективы, в которых в наибольшей степени заинтересованы инвесторы.

По-видимому, частью проблемы финансовых теорий является то, что они основаны на концепции свободного блуждания цен (Random Walk) и ее более позднем варианте Ч теории эффективного рынка, гласящей, что догосрочные результаты инвестирования дожны быть равны средней доходности по рынку Это предположение противоречит факту, что существует значительное число инвесторов, которые на протяжении десятилетий достигают результатов, превосходящих средние по рынку.

Их успех во многом обязан горизонту прогнозов и выбору точек входа и выхода в инвестицию. На каком-то этапе прогноз может быть правильным, а инвесторы редко ставят перед собой задачу прогнозирования на более длительный срок. Исследователи же исходят из агоритмов подбора временных отрезков анализа, имея при этом ограниченное практическое понимание рынка и подсознательно игнорируя информационный фон, который учитывают инвесторы. То есть они игнорируют фактор ликвидности рынков и психологический климат. Из-за значительного отрыва теоретических концепций от реальности они оказываются полезными как некие принципы, лустойчивые конфигурации, но не как теоретическая база для практиков.

Этот вывод делает ряд лауреатов Нобелевской премии по экономике. Как показано в диссертации, он относится не только к прогнозированию валют, но и ко всем аспектам финансовой теории, рассмотренным в выпоненной работе.

В исследовании проведена систематизация проблем, которые следует учитывать при построении эффективных моделей для прогнозирования цен активов. Можно выделить как зависящие, так и не зависящие от инвесторов факторы.

Факторы, не зависящие от инвесторов, можно условно подразделить на относящиеся к: поведению субъектов рынка; поведению рынка; изменению среды

Поведение субъектов рынка Ч это поведение ключевых персоналий или качество менеджмента. Так, объявление о замене высшего менеджмента может повысить капитализацию компаний на милиарды доларов. Например, в 1999 г. в России в решениях о выплатах по еврооблигационным займам Москвы и Нижнего Новгорода позиция губернаторов играла большую роль, чем финансовое положение регионов Объективная количественная оценка фактора менеджмента практически невозможна.

К поведению (психологии) рынка мы относим изменение эталонов успеха и инерцию ранка. Инвесторы на разных этапах фокусируются на отдельных показателях или действиях, например на динамике резервов ЦБ России или на уровне расходов компании.

Наконец, фактор изменения среды можно также назвать изменением исторической парадигмы. Оно происходит раз в 15-20 лет и выражается в значительном изменении психологии участников рынка, критериев оценок и политико-экономической среды.

Вышеперечисленные препятствия снижают точность фундаментального прогнозирования и противоречат отправной точке фундаменталистов, состоящей в том, что экономические решения рациональны и что вся информация отражена в цене. Как показывают экстремальные примеры спекуляций с луковицами тюльпанов в XVII в. или с акциями интернет-компаний в XXI в., рынок склонен к иррациональности. На практике идеи признаются рациональными лишь после того, как протестированы на ошибках многих людей (причем посмертно Ч для значительного числа участников).

В диссертации также исследуются проблемы в использовании фундаментального анализа, которые связаны с факторами, зависящими от инвесторов. Приведенный анализ позволяет нам сделать следующие выводы.

1. Термин фундаментальный анализ предполагает тип анализа информации субъектами, но его выводы не являются достоверными научными фактами. Фундаментальность выводов анализа на поверку зависит от личного мнения и удачи аналитика.

2. В большинстве случаев даже при правильном выборе краеугольных факторов

не удается с необходимой точностью предсказать динамику цен. 3. Однако, если фундаментальному аналитику удается правильно предсказать модель данного рынка, остается принять критически важное решение: в какой момент можно начинать пользоваться выводами анализа? Ведь инерция рынка может занять годы, и цены могут намного отклониться от справедливых. Поскольку инвесторы не имеют возможности оставаться в убыточной позиции догое время, они будут вынуждены выйти из позиции с потерями, даже при правильной модели.

В заключение можно сделать вывод, что фундаментальный анализ является одним из краеугольных методов подготовки инвестиционных решений, но использования в этих целях одного его явно недостаточно для обеспечения их достоверности с приемлемой точностью.

В диссертации рассматриваются достоинства и недостатки технического анализа и анализа ликвидности в прогнозировании рыночных цен. Анализируются основные принципы технического анализа и выделяются популярные конфигурации технического анализа, используемые для принятия инвестиционных решений.

Технический анализ Ч это анализ исторических данных поведения цен. Его назначение Ч выявить тенденции в поведении участников рынка с целью принятия эффективных торговых решений.

Оценки участников рынка многообразны и отличаются друг от друга. Торговые решения, принимаемые на базе разных оценок в процессе нахождения правильной цены, в какой-то момент приводят цены к равновесию Оно выражается не в конкретных ценах, а в некоем диапазоне цен (price range). Рынки проводят в диапазонах до 70% времени, поэтому диапазон является очень важной конфигурацией технического анализа. Эта конфигурация (pattern) легко узнаваема на графике исторического поведения цен. Сверху и снизу ее ограничивают предыдущие экстремальные значения цен. Верхнее экстремальное значение называют уровнем сопротивления, а нижнее Ч уровнем поддержки (см. рис. 2).

Источник: CQG.

Волатильное поведение внутри диапазона, определяющее его ширину, зависит от объема новой информации и денежных средств (ликвидности), поступающих на рынок или уходящих с него. Первоначально эти факторы проявляют себя в резких движениях цен. По ним инвестор может судить, что в прошлом сильный шок от информации или ликвидности выражася в движении, достигающем данного уровня, а если шок был сильнее, то Ч иного уровня. Это позволяет ему создавать сценарии потенциального воздействия новой информации на цену.

В диссертации анализируются экономические и статистические явления, которые стоят за методом средних, подсчетом осциляторов, определением тенденций. Эти методы позволяют определить вектор и силу ценовой динамики.

Для сопоставления возможностей технического и фундаментального

анализа в диссертации сравнивается их эффективность (см. табл. 1).

Таблица 1. Сравнительная эффективность методов фундаментального и технического анализа

Рассматриваем ые факторы Фундаментальный анализ Технический анализ

Основная операционная единица Устойчивая конфигурация взаимодействия экономических факторов и показателей. Устойчивая графическая конфигурация поведения цен.

Степень сложности овладения методом Более сложный, поскольку существует необходимость Проще в познании. Современное программное обеспечение позволяет

прогнозирования многих факторов. немедленно отсеивать многие модели.

Основное преимущество Выявление сути явлений. Простота восприятия.

Основной недостаток Сложность выбора базовых предположений для построения прогнозов и установления приоритетов для факторов. Сложность выбора ключевой конфигурации, определяющей поведение актива в будущем.

Точность определения вектора движения Высокая индивидуальная зависимость от конкретного аналитика. Визуально определяется достаточно легко.

Точность оценки уровня входа Одна из слабых сторон метода, так как не достаточно привязан к фактору времени и не определяет уровень входа в рынок. Преодоление рынком заранее визуально заметных контрольных уровней, ограничивающих старую тенденцию Ч простой визуальный сигнал.

Точность оценки уровня выхода: сигналов, доказывающих несостоятельность прогноза Недостаточная точность. Прогноз основывается на определенных существующих факторах, и если появляются новые факторы или меняются приоритеты, уходит много времени на определение их значения. Практически не учитывает ликвидность рынка. Более точен, так как сценарии прогноза основываются на условии: лесли такой-то уровень преодолен, то... Иными словами, у каждого сценария есть конкретные ценовые определители, как входа, так и выхода. Кроме того, графики больше учитывают ликвидность. Недостаток: многие ожидаемые ценовые сигналы оказываются неправильными. Кроме того, часто значимость сигнала становится ясной только после его подтверждения последующей динамикой цен.

Способность создать альтернативный прогноз поведения рынка в случае ошибки базового прогноза Корректировки первоначальных концепций происходят, когда меняются факторы, принятые за основу модели. Пересмотр происходит редко и усложняется тем, что требуется ответ на Точность зависит от конфигурации. Но оценки возможны большую часть времени, так как визуально видны границы диапазонов и тенденций.

вопрос: насколько учтены изменения факторов в текущей цене.

Скорость поступления сигналов Такие факторы, как кратные рынка (Р/Е, P/S Чзавуалированные показатели средне- и догосрочной ликвидности) устанавливаются на протяжении длительного периода времени. Достаточно высокая, так как ликвидность немедленно отражается на графиках. Это помогает в моменты изменения тенденций, поскольку сигналы поступают быстро. Но быстрые сигналы часто являются ложными, усложняя прогнозирование.

Точность определения временного горизонта прогноза Сложно оценить для метода в целом. Методология мало приспособлена для изначального определения предполагаемой срочности тенденций.

Из предлагаемого сравнительного анализа можно сделать ряд выводов. Конфигурации технического анализа Ч это обобщенный вывод из всех фундаментальных мнений и из потоков ликвидности, т. к. выигравшие мнения отражаются на графиках цен. Технические аналитики предсказывают вероятные сценариев ценовых изменений, независимо от того, какое фундаментальное мнение окажется превалирующим. В то время как ожидания результатов фундаментального анализа завышены, возможности технического анализа Ч недооценены.

Технический анализ уделяет больше внимания фактору ликвидности, чем фундаментальный анализ. Сам термин ликвидность подразумевает возможность обмена денег на активы и обратно в течение некоего короткого срока и без существенных транзакционных потерь. Для целей исследования различаются несколько ее уровней: ликвидность данного инструмента, ликвидность портфеля и ликвидность рынка.

Ликвидность ценной бумаги или портфеля Ч это объем, который можно купить или продать без значительных, с точки зрения инвестора, потерь в течение некоторого периода, приемлемого для инвестора, с определенной степенью уверенности. Ликвидность рынка Ч это возможность обмена денег на активы и обратно в течение некоего короткого срока без существенных транзакционных потерь. Первые две категории ликвидности зависят от конкретного инструмента и

пользователя. Ликвидность рынка Ч это объем средств, доступных для инвестиций в любые активы, и не зависит от поведения индивидуального инвестора.

На практике есть ликвидность разного срока и для разного уровня издержек. *

Инвесторы отслеживают такие составляющие ликвидности, как количество открытых контрактов на биржах; абсолютный объем сделок; объем сделок по

отношению к номиналу данного инструмента; количество инвесторов/маркетмейкеров/брокеров торгующих инструментом; ширина спреда между предложением и спросом (бид Ч офер спред); частота торговли; количество дней/часов торговли и. т. д.

Взаимосвязь ликвидности с фундаментальными моделями также очень важна. Инвесторы, даже будучи уверенными в фундаментальных факторах, воздействующих на рынок, с помощью анализа ликвидности надеются оценить продожительность и силу тенденции. В этой связи ставятся вопросы о происхождении денег (русские они или западные, пенсионные или фондовые), которые помогают составить мнение о том, насколько сильны или слабы данные группы инвесторов, двигающих рынок.

Факторы, определяющие ликвидность, можно подразделить на микроструктуру рынка, объективные и субъективные факторы.

Говоря о микроструктуре рынка, следует отметить, что рынки возникают по одной схеме. Для их создания необходимы несколько крупных игроков, заинтересованных в процветании данного рынка. Если нет противостояния идей участников, то пономасштабный рынок деградирует до уровня отдельных сделок. Второй основой, на которой держится рынок, являются так называемые маркетмейкеры. Они постоянно ставят цены, то есть поддерживают способность инвесторов делать инвестиции и выходить из них. Когда маркетмейкеры уходят с рынка, он становится хрупким и начинает двигаться с большими ценовыми разрывами. Так, на рынке валютных облигаций России дневные обороты могут падать до десятков милионов, притом, что объем '

выпущенных ценных бумаг превышает пятьдесят милиардов. 1

В допонение к микроструктурным факторам на каждом рынке действуют ряд объективных факторов, определяющих его ликвидность. Установлено, что государственное регулирование значительно влияет на рыночную деятельность.

Так, создание юридической среды для портфельных вложений в счета типа С привело западных инвесторов на рынок российских государственных бумаг.

Весьма важен учет ликвидности, возникающей благодаря корреляции активов. Так, тенденция в отношении неликвидных российских акций в значительной мере объясняется тенденцией в отношении более ликвидных.

Субъективные факторы, влияющие на ликвидность, такие как влияние моды на отдельные типы инвестиций, также очень важны. Например, Интернет охватил весь мир, хотя интернет-компании были убыточными, а роста прибыли не ожидалось догие годы. По сути, некий эмоциональный настрой определил движение рынка в несравненно большей мере, чем экономические факторы.

В заключение анализа ликвидности для прогнозирования цен активов можно сделать несколько выводов. Ликвидность в значительной мере определяет характер рынка и его тенденции. Без понимания этого фактора вероятность прибыльности инвестиций минимальна Некоторые исследователи могли бы возразить, что многие вышеназванные факторы являются фундаментальными. Но такой подход размывает понятие фундаментального анализа Технический анализ также не в поной мере позволяет учитывать фактор ликвидности из-за целого ряда причин, например недоступности информации об объемах Таким образом, анализ ликвидности Ч самостоятельный подход к прогнозированию рынка.

В диссертации также рассматриваются теоретические положения поведенческих финансов и практические аспекты анализа психологии инвесторов и рынков, раскрываются фактор поведенческих финансов и причинно-следственные связи формирования стоимостной динамики на финансовых рынках.

Следует отметить, что классическая финансовая теория исходит из того, что поведение участников рынков рационально. Это предположение подвергается аргументированной критике в новой дисциплине, названной поведенческими финансами. В этой дисциплине постулируется что, принятию рациональных решений препятствуют психологические предрасположенности. Основоположниками этого направления финансов являются А. Тверски и Д. Канеман. Они доказали, что людям свойственны многие качества, препятствующие рациональности.

В своих работах они определяют ряд эвристик и отклонений. Эвристики Ч это правила, подсознательно используемые людьми для упрощения переработки существующей информации. Отклонения Ч это подсознательные предрасположенности, приводящие к тому, что решения перестают быть рациональными.

Первоначально исследователями были выделены эвристика подобия, эвристика наличия и эвристика якоря. Эвристика подобия наиболее часто встречается при принятии решений Тверски и Канеман пришли к следующим выводам: 1) у людей сильная интуиция в отношении результатов выборок, но 2) эта интуиция подводит из-за ряда фундаментальных проблем; 3) неправильная интуиция свойственна в равной степени, как непрофессионалам, так и подготовленным специалистам; 4) если специалисты полагаются на неправильную интуицию, это приводит к неприятным последствиям. В результате этой эвристики люди склонны к стереотипам, игнорированию исторической информации, закону малых чисел и т. д. Эти проявления оказывают значительное влияние на все типы решений, а также на восприятие истории и прогнозирование.

Эвристика наличия заключаются в склонности людей оценивать вероятность наступления некоего события на основе сохранившейся в памяти яркой и/или недавней информации. ДеБондт и Талер выдвинули гипотезу, что резкие развороты на рынках являются последствиями как длительного игнорирования людьми закона о возврате к среднему, так и увлечения недавней информацией. Впечатление от положительной недавней информации может затмить многие соображения осторожности.

Эвристика якоря проявляется в том, что люди исходят из неких привычных оценок и подходов, которые становятся базой для оценки новых ситуаций. Например, дилеры начинают торговаться с более высоких цен, тем самым эмоционально привязывая покупателей к более высокой начальной точке сравнения. Этой эвристике свойственна удивительная живучесть, даже при наличии опровергающих фактов. Так, на российском рынке многие трейдеры продожают следовать устоявшимся ценовым связям типа Э&Р Ч РТС, которые не проявлялись с конца 1990-х годов.

За последние двадцать лет количество выявленных эвристик и отклонений значительно увеличилось. Среди них мы не нашли важного, на наш взгляд,

отклонения которое мы бы назвали действиями, мотивированными скукой (или отклонением из-за скуки). У инвесторов и трейдеров, которым рынок подогу не предоставляет возможность рациональных действий, самоконтроль начинает ослабевать, и они вовлекаются в ненужную деятельность.

Рисунок 3. Классификация причин нерационального поведения участников рынка1

1 James Montier, Darwin's Mind: The Evolutionary Foundations of Heuristics and Biases, Working Paper, 2002

Тверски и Канеман также предложили теорию, альтернативную теории ожидаемой полезности. Они назвали ее теорией возможностей (Prospect Theory)2. Они обосновали, что люди более остро воспринимают потери, чем прибыли, равные им по размеру. Кроме того, люди обычно предпочитают исход с определенным результатом исходу, лучшему, но с меньшей вероятностью испонения.

Возможная классификация факторов, связанных с психологией инвесторов, которые приводят к нерациональным решениям, приводится выше на рисунке 3 Отклонения от рациональности, свойственные людям, во многом передаются инвестиционному сообществу. Значительные перепады ликвидности связаны со склонностью людей следовать модным идеям; игнорировать факты, противоречащие их взглядам; избегать опасности. В диссертации обсуждаются значительное взаимодействие финансового анализа, технического анализа, анализа ликвидности и рыночной психологии. Некоторое обобщение представлено в графической форме ниже на рисунке 4.

2 Kahneman, D., TverskyA. Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk // Econometrica, 1979, 47,263.

Рисунок 4. Схема взаимодействия категорий поведенческих финансов и технических показателей рынка

В четвертой главе диссертации исследуются методологические аспекты взаимодействия разных типов анализа, демонстрируются возможности использования поведенческих финансов для повышения эффективности инвестирования, проводится критическая оценка достоинств и недостатков существующих методов анализа финансовых рынков, структурируется процесс принятия инвестиционного решения на основе сочетания фундаментального и Х

технического анализа, факторного исследования ликвидности и оценки психологических составляющих в поведении участников рынка. На их основе даются практические рекомендации взаимодействия разных типов анализа.

Материал исследования нельзя свести к нескольким агоритмам-рекомендациям. Невозможно провести однозначную грань между методами, не рассматривая их в контексте конкретного рынка на конкретном этапе По той же причине нет оснований утверждать, что какой-то из них превалирует над другим в целом или в большинстве случаев.

Рисунок 5. Составляющие направления инвестиционного анализа

Однако можно утверждать, что инвесторы дожны принимать во внимание необходимость каждого элемента в разрезе каждого рынка и на каждом этапе. Таким образом, инвестор будет улавливать момент, в который рынок будет переключать свои предпочтения с одной группы факторов на другую, увеличивая свой шанс на своевременную реакцию в моменты изменения ускорения или направления рынков.

Задача Ч выявить момент, когда устаревают факторы, на основе которых рынок строит модели, и ранее заданная тенденция цен продожается по инерции. Раннее упреждение потенциального изменения ценового вектора является здесь наиболее возможной частью прогнозирования. Оно невозможно без понимания состояния ликвидности на рынке и психологического настроя инвесторов.

Рисунок 6. Возможные варианты последовательности принятия инвестиционных решений

Идея, происходящая нз фундаментального анализа

Оптимальные точки входа и выхода, всходя из технического анализа

Объем позиция, исходя нз анализа ликвидности н как собственных, так н рыночных поведенческих соображений

Готовая идея

инвестиции

Список факторов, вступление которых

приведет к досрочному выходу вз

Идея, происходящая из технического анализа нн

анализа ликвидности

Возможное объяснение, с точка

зрения, фундаментального анализа

Ожидаемая реакция рынка на новую информацию

Готовая идея инвестиции

Список факторов, наступление которых

приведет к досрочному выходу вз инвестиции

На рисунке 6 отражены процессы принятия решений на основе фундаментального и технического анализа, а также на основе анализа ликвидности.

Что служит точком рассмотрению инвесторами новой идеи? Идея может проистекать из фундаментального анализа, анализа конфигураций цен или ожидания изменения ликвидности. Нередко инвесторы также следуют совету консультанта и брокера. Как сделать так, чтобы дальнейшие действия были оптимальными? В случае идеи, основанной на фундаментальном анализе, анализе ликвидности или анализе психологии рынка, следует разработать план ее .оптимального применения с использованием технического анализа.

В том случае, если идея основана на анализе технических конфигураций, многие не исследуют фундаментальные факторы, а скорее концентрируются на факторах ликвидности и настроениях рынка. С фундаментальными факторами, которые, возможно, обусловливают динамику рынка, следует знакомиться только в

том случае, если предполагается сделать среднесрочную или догосрочную инвестицию.

Таким образом, можно предложить две формы эффективного взаимодействия фундаментального и технического анализов. Первый вариант предусматривает, что участники рынка принимают план действий, основываясь на фундаментальном анализе, а затем обращаются к техническому анализу для выбора уровней входа и выхода. Во втором варианте, наоборот, технический анализ помогает определить новые возможности рынка, после чего обращаются к фундаментальному анализу за объяснением. Получив разъяснение, снова возвращаются к техническому анализу для определения ценовых уровней входа и выхода.

Наконец, выводом из любого подхода становится инвестиционная стратегия, которая состоит из предполагаемых точек входа и выхода, предполагаемого момента входа и срока держания, а также предполагаемых факторов, появление которых послужит сигналом к досрочному выходу из позиции.

Разнообразные прогнозы рынка и подходы к инвестированию делают рынок жестоким местом борьбы идей и настроений. Графики технического анализа отражают квинтэссенцию потоков ликвидности и выработанный рынком консенсус в отношении того, чьи фундаментальные методологии находят большее количество приверженцев в данный момент времени.

Поскольку качество инвестиционных решений зависит от людей, принимающих решения, необходимо рассмотреть методы анализа и прогнозирования в комбинации с психологическими факторами, влияющими на рынок и инвесторов.

В заключение исследования сделан обобщенный анализ материалов и сформулированы основные выводы.

Основные положения диссертационного исследования изложены в следующих публикациях:

Вайн С.А Мнимые н реальные проблемы России и российских финансовых рынков // Рынок ценных бумаг, 2000, № 18.

Вайн С.А. Индексируемые облигации: возможности выбора // Рынок ценных бумаг, 2000, № 19.

Войн С А Особенности управления рисками в критический период, или как не попасть между кризисом и бонусом // Рынок ценных бумаг, 2000, № 23.

Войн С.А О недоверии к будущему американской экономики // Рынок ценных бумаг, 2001, № 1.

Вайн С.А Самоконтроль психологических факторов при инвестировании // Рынок ценных бумаг, 2001, № 2.

Вайн С А Личностные факторы в оценке риска: теория и практика // Рынок ценных бумаг, 2001, №5.

Вайн С А Проблемы со стандартными методами борьбы с риском U Рынок ценных бумаг, 2001. №6.

Вайн СЛ. Психология трейдинга в притчах и поговорках // Рынок ценных бумаг, 2001, № 9.

Вайн С.А Пессимистический прогноз для финансовых рынков на предстоящую осень // Рынок ценных бумаг, 2001, № 18.

Вайн С А. Анализ и оценка методов для прогнозирования рынка // Рынок ценных бумаг, 2002, № 17.

Вайн С А Ликвидность // Рынок ценных бумаг, 2002, № 18.

Вайн С А. Сравнение фундаментального и технического анализов: практические аспекты // Рынок ценных бумаг, 2002. № 19.

Вайн С А Фондовые рынки ожидают тревожные дни II Рынок ценных бумаг, 2002, № 20.

Вайн СА Опционы для профессионалов. Ч М.: Альпина Паблишер, 2003, 4S0 с.

Vine S. How Do You Make A Trading Decision? И Technical Analysis of Stocks and Commodities. November 2002, Vol. 20, No. 11.

Vine S. Personal Dimensions of Risk Management // Technical Analysis of Stocks and Commodities. December 2002, Vol. 21, No. 12.

Vine S Emerging Markets Crisis Lessons for Bankers: Russia 1998 case study // Capital Markets Risk Review, 2003/04, A Euromoney Publication.

Vine S. Options: Trading Strategy and Risk Management Ч N. Y.: John Wiley&Sons, Inc, 2005, 378 p.

Подписано в печать 26.12.2005 г. Зак. 121. Тир.100 экз. Объем 1,5 п.л. Москва, Нахимовский пр-т. 32

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Вайн Саймон Александер

ВВЕДЕНИЕ

ОГЛАВЛЕНИЕ

ГЛАВА 1. ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ КАК ИНСТРУМЕНТ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВОГО РЫНКА

1.1. Анализ полезности фундаментального анализа в прогнозировании поведения финансовых активов.

1.2. Преграды на пути построения рабочих моделей на базе фундаментального анализа.

ГЛАВА 2. ТЕХНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И АНАЛИЗ ЛИКВИДНОСТИ В ПРИНЯТИИ ИНВЕСТИЦИОННОГО РЕШЕНИЯ

2.1. Технический анализ.

2.2. Ликвидность.

ГЛАВА 3. АНАЛИЗ ПСИХОЛОГИИ РЫНКОВ КАК МЕТОД

ОЦЕНКИ ДИНАМИКИ СТОИМОСТИ ФИНАНСОВЫХ АКТИВОВ

3.1. Теоретические положения поведенческих финансов.

3.2. Практические аспекты анализа психологии инвесторов и рынков.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Методы принятия инвестиционных решений на финансовых рынках"

Российская Федерация поставила стратегическую экономическую цель удвоить валовой внутренний продукт (ВВП) к 2010 г. К числу основных инструментов для достижения этой цели принадлежат улучшение инвестиционного климата в стране и создание рынков капитала. Прогресс в этих областях в весьма значительной степени зависит от адекватного развития финансовых рынков, играющих важную роль в экономике страны, деловой активности компаний и росте благосостояния населения.

Одной из ключевых проблем функционирования финансовых рынков России являются методы принятия инвестиционных решений на финансовых рынках, необходимые как компаниям, так и инвесторам. Участники рынка прогнозируют цены активов, традиционно используя фундаментальный и технический анализ, а иногда Ч их комбинацию. Фундаментальный анализ основывается на всей доступной информации, технический анализ Ч на графиках исторического поведения цен. Сторонники первого систематизируют известную информацию и создают на ее базе модели субъекта, позволяющие делать прогнозы. В отличие от них технические аналитики изучают конфигурации на графиках истории цен и создают сценарии поведения. При прогнозировании они исходят из того, что независимо от актива конкретная графическая конфигурация влечет за собой одни и те же наиболее вероятные сценарии динамики цен, поэтому прочую информацию об этом активе они не изучают.

Основные преимущества и недостатки использования указанных методов анализа для целей прогнозирования изучены недостаточно; а оценки, выпоненные с их помощью, остаются непоными и противоречивыми. Поэтому российские эксперты пока не нашли подход к их совместному комбинированному использованию. Сегодня, на заре развития пенсионных и страховых фондов в России, этот вопрос исключительно актуален и важен.

Сложную проблему представляет также оценка влияния на финансовые рынки фактора ликвидности Ч движения финансовых ресурсов. Анализу ликвидности часто не уделяют достойного внимания, считая ее зависимой от фундаментальных и технических факторов. Практика российского рынка показывает, что ликвидность следует рассматривать как самостоятельный фактор, способный оказать значительное влияние на цены и потому требующий детального изучения.

Анализ рынка не будет поным и эффективным без учета четвертого фактора: психологии инвесторов. Их поведение далеко не всегда бывает рациональным, как это предполагается классической экономической теорией. Доказано, что многие движения на рынке российских финансовых активов связаны с эмоциональными всплесками инвесторов. Следовательно, осознание аспектов поведения инвесторов позволило бы максимизировать использование результатов различных методов анализа.

Таким образом, исследованные в диссертации фундаментальные, технические и психологические факторы, а также фактор ликвидиости, являются ключевыми для оценки ценности активов. Сегодня четкое понимание этих факторов и возможностей их использования в прогнозировании Ч одна из наиболее острых проблем российских финансовых рынков.

Цель исследования Ч научно-методическое обоснование выбора оптимальных методов принятия инвестиционных решений на финансовых рынках. Для осуществления этой цели в диссертации решаются следующие задачи.

1. Обобщаются основные современные методы принятия решений на финансовых рынках, при этом особое внимание уделяется возможностям их адаптации к особенностям России. Выявляются ограничения в использовании финансового моделирования для принятия инвестиционных решений на международных и российском финансовых рынках.

2. Выделяются наиболее популярные конфигурации технического анализа для принятия инвестиционных решений.

3. Проводится критическая оценка достоинств и недостатков фундаментального и технического анализа финансовых рынков.

4. Определяется роль анализа ликвидности как самостоятельного метода прогнозирования.

5. Раскрывается фактор поведенческих финансов и причинно-следственные связи формирования стоимостной динамики на финансовых рынках.

6. Разрабатывается факторный механизм формирования цен на финансовых рынках и его воздействия на цены международных и российских финансовых активов.

7. Структурируется процесс принятия инвестиционного решения на основе сочетания фундаментального и технического анализа, факторного исследования ликвидности и оценки психологических составляющих в поведении участников рынка.

В качестве объекта исследования выбраны российский финансовый рынок и обращающиеся на нем активы. Предмет исследования Ч методология и методы принятия инвестиционных решений на финансовых рынках.

Теоретической и методологической базой послужили современные теории инвестиций и финансов, используемые в международной практике; теоретические и прикладные исследования российских, европейских и американских авторов по проблемам финансов, макроэкономического анализа, экономико-математического моделирования и психологии. Рассматриваются, в частности, работы таких авторов, как Д. Сорос, В. Шарп, Е. Фама, Д. Мерфи, А. Тверски, Д. Канеман, Я.М. Миркин и др. Для анализа были использованы статистические и графические инструменты, а также экспертные оценки. В качестве источников информации использовались российская и зарубежная статистическая информация, аналитические отчеты банков, данные Bloomberg, CQG, Moody's, Standard&Poors. Научная новизна исследования определяется следующими его результатами.

1. Выявлены допущения и оценены преимущества и недостатки теоретико-методологических положений, лежащих в основе методов принятия инвестиционных решений (о целесообразности, моменте и приоритетных направлениях инвестиций) на финансовых рынках.

2. Обоснованы и разработаны концептуальные подходы, позволяющие принимать инвестиционные решения, более адекватные страновым особенностям движения финансовых потоков и динамики цен на них на финансовых рынках. В этих целях предложен новый подход к принятию инвестиционных решений как к системному процессу, в котором интегрированы такие основные взаимодопоняющие современные методы принятия решений, как фундаментальный и технический анализ, поведенческие финансы, факторы ликвидности. При этом выявлено, что в современных моделях принятия инвестиционных решений подобная интеграция практически отсутствует, что снижает их ценность.

3. Определены порядок и границы использования методов технического анализа для формирования инвестиционных решений, основанных на интерпретации результатов фундаментального анализа.

4. Определен причинно-следственный механизм воздействия ликвидности на формирование цены финансовых активов и предложены методы анализа микроструктуры рынка для учета влияния фактора ликвидности на стоимостную структуру финансовых активов.

5. Раскрыты поведенческие аспекты функционирования участников финансовых рынков в рамках теории поведенческих финансов и предложены способы их учета при оценке инвесторами рыночной ситуации на финансовых рынках.

6. Определены наиболее значимые для оценки конъюнктуры и динамики финансового рынка положения фундаментального и технического анализа, дана сравнительная оценка эффективности и границ их применения. Показано, что потенциал технического анализа далеко не в поной мере используется для интерпретации и уточнения результатов фундаментального анализа, особенно применительно к российскому финансовому рынку, отличающемуся высокой подвижностью.

Предлагаемый в диссертации подход к принятию инвестиционных решений носит универсальный характер и может быть рекомендован широкому кругу российских инвесторов и менеджеров компаний. Проведенная в работе сравнительная оценка фундаментального и технического анализа, а также классификация факторов ликвидности и обобщение ключевых элементов разных типов анализа позволяют повысить эффективность прогнозирования поведения цен финансовых активов.

В диссертации также систематизированы недостатки и заблуждения участников рынка, знание которых необходимо для снижения количества ошибок в принятии решений, связанных с деятельностью на финансовых рынках. Такая систематизация упрощает выделение нужной информации для прогнозирования цен и определение наиболее благоприятных моментов для инвестиций после появления новой информации.

Выводы, сделанные на основе знания факторов ликвидности и поведенческих финансов, особенно важны, так как, несмотря на чрезвычайное значение этих двух элементов рынка, они оба остаются малоизученными, а их комбинированное действие практически не исследовано.

Разработанные в диссертации предложения по оптимизации аналитической и прогностической стадий инвестиционного процесса были реализованы в деятельности Альфа-Банка и American Express Bank. Выводы и подходы, предложенные в диссертации, обсуждались в докладах на ряде конференций и в лекциях, подготовленных для курса по повышению квалификации профессиональных инвесторов. Часть из них также вошла в книгу Вайна СЛ. Опционы для профессионалов (М.: Альпина Паблишер, 2003, 450 е.), получившую статус учебного пособия в Финансовой академии при правительстве Российской Федерации.

По теме диссертации автор опубликовал тринадцать работ (три из них Ч в США и в Великобритании) и книгу, выпущенную в России и переизданную в США.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованной литературы. Исследование изложено на 178 страницах машинописного текста и содержит 20 рисунков, 2 таблицы и 2 приложения.

Диссертация: заключение по теме "Финансы, денежное обращение и кредит", Вайн Саймон Александер

4) Выводы фундаментального анализа следует использовать только в комплексе с анализом ликвидности и техническим анализом. Сигналы последнего часто быстрее доставляют подтверждение или опровержение применяемости данной модели в данной ситуации.

5) Анализ фактора ликвидности в равной мере необходимо проводить сторонникам как фундаментального, так и технического методов анализа. Какой бы соблазнительной ни была идея аналитиков, следует учитывать, что крупный покупатель или продавец может поностью изменить динамику цен.

Аналитики, которые следят за ликвидностью и владеют методами фундаментального и технического анализов, имеют больше шансов правильно прогнозировать и идентифицировать моменты, когда устаревают факторы, на которых рынок основывает модели, а ранее заданная тенденция цен продожается по инерции. Раннее упреждение потенциального изменения ценового вектора является здесь наиболее реальной частью прогнозирования.

1) В диссертации рассмотрены факторы ликвидности, единые для всех рынков, и специфические факторы, влияющие на ликвидность на этой основе. Предложена классификация участников рынка и показано взаимодействие финансовых потоков на графиках динамики цен.

2) Принято, что анализ ликвидности по остаточному принципу попадает в одну категорию с техническим анализом, т. к. оба метода базируются на изучении истории поведения участников рынка, а не на изучении фундаментальных факторов. Однако исследование автора показало, что взаимосвязь ликвидности с фундаментальными моделями не менее важна, чем Ч с техническими моделями.

3) В диссертации исследованы факторы, лежащие в основе ликвидности. Выявлено, что для поноценного функционирования рынка требуются, по крайней мере две предпосыки. Первая Ч присутствие крупных игроков, заинтересованных в процветании данного рынка. Вторая Ч на ней держится рынок Ч наличие маркетмейкеров. Они постоянно ставят цены, т. е. поддерживают способность инвесторов делать инвестиции и выходить из них.

Помимо указанных двух факторов, создающих базу для ликвидности рынка, действует также ряд других факторов, специфических для каждого рынка. Так, для определения ликвидности развивающихся рынков весьма важна ликвидность рынка развитых стран. Особенности, связанные с отчетностью и регулированием, могут способствовать сужению или расширению рыночной деятельности. Влияние моды и корреляции активов также весьма важно для учета ликвидности. В .Ч исследовании выявлено, что ликвидность специализированных рынков и рынков с широкой пользовательской базой весьма существенно различаются. Таким образом, можно утверждать, что фактор ликвидности в значительной мере определяет характер рынка и его основные тенденции.

6. На основе проведенных исследований в диссертации предложены следующие практические рекомендации для компаний и инвесторов на финансовых рынках.

1) Различные прогнозы и подходы к инвестированию делают рынок местом жестокой борьбы идей, психологии и настроений. Рациональные решения невозможно принимать без понимания интересов всех участников рынка и психологического настроя инвесторов.

2) Отклонения рыночных цен от стоимости могут быть значительными и догосрочными. В весьма значительной степени эти отклонения зависят от общей ликвидности и настроя инвесторов, т. е. в конечном итоге Ч от психологических предпочтений последних.

3) Решения, принимаемые на рынках, невозможно отделить от психологии тех, кто принимает решения. Поэтому методы анализа и прогнозирования следует рассматривать совместно с психологическими факторами, влияющими на рынок и инвесторов.

В этой связи особенно важно понимать восприятие риска участниками рынка. Классическое статистическое определение риска базируется на стандартном отклонении от среднего. В диссертации показано, что все ситуации, не совпадающие со средней по данному кругу вопросов, несут риск в размере отклонения от этой средней. При этом уровень риска в определенной степени можно измерить и уменьшить посредством ряда мер, в том числе с помощью диверсификации.

4) Хотя базовые концепции в той или иной мере господствуют в сознании большинства инвесторов, во времена рыночной турбулентности они не приносят ожидаемой пользы, так как игнорируют поведенческие аспекты риска. В первую очередь забывается, что концепция риска всегда индивидуальна и что инвесторы и компании по-разному оценивают уровень риска в одной и той же ситуации. Поэтому, хотя большинство участников рынка имеют одинаковый доступ и к информации, их результаты, как правило, расходятся. Основная причина этих расхождений заключается в индивидуальности принимающих решения. Следовательно, способность адаптировать общеизвестные истины для себя Ч одна из важнейших составляющих успеха инвесторов.

5) Принятию рациональных решений препятствуют психологические предрасположенности. Многим участникам (игрокам) свойственен ряд качеств, препятствующих рациональным действиям. Важнейшим из них является отвращение к риску.

6) Предрасположенности отдельных людей Ч участников рынка во многом передаются инвестиционному сообществу. Значительные перепады ликвидности связаны со склонностью инвесторов следовать модным идеям и игнорировать факты, противоречащие их взглядам.

7. Итак, в результате проведенного исследования:

1) показана взаимосвязь основных методов анализа и прогнозирования финансовых рынков;

2) установлено, что на технический анализ полагаются в меньшей степени, чем он заслуживает; в результате при прогнозировании существенно упускается потенциал технического анализа;

3) предложена эффективная классификация факторов, влияющих на ликвидность, которая позволит более точно анализировать рыночные процессы, а также прогнозировать поведение цен финансовых активов;

4) показано, что психологический фактор прямо воздействует на: а) предпочтения инвесторов; б) выводы фундаментального и технического анализов; в) силу и направления потоков ликвидности;

5) рекомендован способ для увязывания ликвидности с психологией участников рынка;

6) предложены эффективные способы для учета психологического фактора для успешного прогнозирования рынков.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации отражены результаты исследований фундаментального, технического и психологического факторов и ликвидности как ключевых факторов анализа функционирования и прогнозирования финансового рынка. Эффективное объяснение поведения рынка и его прогнозирование невозможны без поного учета указанных факторов.

В диссертации проведены: а) критический анализ существующих теорий и методов, используемых для практической деятельности компаний и инвесторов, и б) разработаны рекомендации для совершенствования теории и практики. В обобщенном виде, все основные положения представлены ниже.

1. Как одна из основных проблем в диссертации исследованы эффективность и негативные элементы фундаментального анализа. Сделан вывод, что хотя фундаментальный анализ и предполагает оценку информации субъектов, выводы, сделанные на его основе не являются достаточными, а оценка вероятности испонения его прогнозов невозможна. Фундаментальность выводов из-анализа в конечном итоге зависит от личного, весьма субъективного мнения аналитиков. Этот вывод основан автором на большом ряде наблюдений на рынках России, США и Западной Европы. а) В зависимости от метода исследования и длительности информации в основе выборки, различные авторы приходят к весьма противоречивым результатам. При этом многие отправные допуски в моделях лишены практического смысла, а причинно-следственная связь часто противоречит реальным событиям и тенденциям.

Х Наиболее часто используемые теоретические разработки исходят из допущения существования равновесных цен, но эти положения являются слишком общими и весьма спорными;

Х На практике допущение рациональности финансовых решений часто не выдерживается, вследствие их зависимости от поведения конкретных персоналий, принимающих решения. Как показывает практика спекуляций, рынок склонен к иррациональности. Рациональными идеи признаются лишь после того, как они протестированы на ошибках многих участников и игроков; однако уже посмертно.

Х- Правильная модель для прогнозов дожна учитывать факторы, важность которых сложно определить заранее, а уровни приоритетности наперед не известны. Модели анализа базируются на множестве взаимозависимых допущений, которые, в свою очередь, прогнозируются, исходя из предполагаемых сценариев будущего. В результате значительного числа допущений даже- всесторонний анализ информации не может служить гарантией точности прогноза. Поэтому модели оказываются малоприспособленными для практического применения, а это дорого обходится практикам.

Х На лицо двойственность: концептуальные подходы ценны тем, что сосредоточены на определенных направлениях мысли и риска. Но их ценность уникальна для конкретной финансовой области и периода времени. Именно такое отсутствие постоянности делает теоретический базис сторонников фундаментального анализа шатким и оставляет необъясненной значительную часть возникающих явлений, б) Непонимание рядом исследователей контекста рынка в анализируемый момент времени и их сосредоточение на анализе количественных показателей также делает спорными многие их доводы и выводы. Так; многие считают, что причиной дефота в России в 1998 г. была фискальная политика правительства, но если бы доходы от нефти оставались на уровне 1997 г., то скорее всего кризиса бы не было или он случися бы позже. Поскольку цифры этого контекста не передавали, получилось весьма одностороннее освещение вопроса.

Помимо проблем, связанных с фундаментальными принципами, в процессе построения эффективных моделей для прогнозирования цен активов возникает также другая большая группа практических проблем. Первая проблема Ч это индивидуальное поведение ключевых персоналий и качество менеджмента. Вторая проблема Ч изменение эталонов успеха. Так, инвесторы на разных этапах сосредоточиваются на отдельных показателях или действиях. В диссертации показано, что слепое следование рыночной моде оказывается неоправданным и просто опасно. Третья проблема Ч это инерция рынка. Так, инвесторы часто имеют тенденцию продожать обосновывать свое поведение на рынке теми факторами, которые уже перестали действовать. В результате этой их особенности, а также их страха или эйфории рыночные тенденции могут продожаться дольше рационального периода. Наконец, четвертая проблема Ч это изменение глобальной парадигмы. Оно выражается в существенных изменениях психологии участников рынка, а также в изменениях критериев оценок, экономики и политической среды.

Чтобы создать правильный прогноз, фундаменталисту приходится указывать вероятное время входа в позицию, угадывать цены для входа в рынок и постоянно отвечать на вопрос, насколько его прогноз уже учтен рынком в ценах. Таким образом, значительный отрыв теории от реальностей рынка и практической деятельности компаний и инвесторов сужает их ценность до уровня неких неустойчивых принципов или лустойчивых конфигураций; что не позволяет им служить поноценной теоретической базой для практиков. В диссертации аргументировано, что указанный вывод относится как к прогнозированию валют, так и ряду других аспектов финансовой теории.

2. Технический анализ исходит из предположения, что денежные потоки, в которые преобразуются идеи участников рынка, формализуются в стандартные графические конфигурации, невзирая на конкретный актив. Конфигурации Ч это визуальный отпечаток неких сценариев рынка. Таких сценариев немного, они повторяются и работают в конкретных ситуациях и в конкретные временные периоды, как и большинство фундаментальных концепций. Показано, что прогнозы на базе технического анализа не предсказывают события рынка, но они могут предсказывать возможные сценарии развития цен. Их особая ценность состоит в наличии простых сигналов, подтверждающих или опровергающих сценарии.

Технические аналитики не указывают, какое фундаментальное мнение может оказаться правильным; но они предсказывают вероятные ценовые изменения, которые могут повлечь за собой переоценку ранее ожидавшейся информации в том или ином направлении. При прочих равных технический анализ с его очевидными недостатками в целом не уступает фундаментальному в точности. Исследование показало, что технический анализ может рассматриваться как консолидированный вывод из всех фундаментальных мнений, а также потоков ликвидности.

3. В диссертации проведено изучение сравнительной эффективности фундаментального и технического анализов. Основные выводы представлены ниже. а) Профессионализм фундаментального аналитика выражается, прежде всего, в умении правильно выделять приоритетные факторы для построения модели; а профессионализм технического аналитика заключается в умении установить приоритеты среди доминирующих конфигураций. б) Оба вида аналитиков зависят от лудачи, одним из компонентов которой является их умение лугадать будущие предпочтения инвесторов в выборе факторов и конфигураций для принятия решений. в) Эффективность указанных подходов зависит от пропорции участников, использующих тот или иной метод анализа. Чем больше верующих в данный метод, тем более вероятно, что испонение прогноза повлечет за собой ожидаемое влияние на цены. Так, доминирующим принципом оценки интернет-компаний была ожидаемая отношение объема продаж к цене акций. Эта модная концепция значительно отличалась от принципа оценки, базирующегося на показателе Р/Е, используемого в старой экономике. То есть значительная часть инвесторов поверила в правильность данного фундаментального показателя, и он начал определять динамику цен. Аналогичное явление происходит и с модами в техническом анализе: чем больше участников следует данной конфигурации, тем устойчивее она становится. г) Фундаментальный и технический методы анализа основываются на субъективной работе аналитиков. * * *

На основе выпоненного исследования сделаны следующие рекомендации для практической деятельности компаний и инвесторов.

1) Практическая ценность фундаментального анализа заключается, прежде всего, в выявлении расхождений консенсусных прогнозов поведения приоритетных факторов и их поведения в реальности. Если динамика показателей или правильность выбора факторов не подтверждаются, то аналитик, заметивший это первым, может ожидать появление неожиданной информации. Именно раннее упреждение о факторах, незамеченных рынком, но способных влиять на консенсусные сценарии и видоизменить ценовой вектор, особо полезно для зарабатывания прибылей.

2) Для снижения уровня субъективности сторонникам каждого метода рекомендуется по возможности упрощать анализ до базовых фундаментальных и технических составляющих. Это облегчит проверку собственных гипотез и тем самым упростит и ускорит отказ от них и, следовательно, снизит убытки от использования неправильных гипотез.

3) В диссертации предложены два варианта эффективного взаимодействия фундаментального и технического анализов. Первый вариант состоит в том, что участники рынка принимают план действий, основываясь на фундаментальном анализе, а затем обращаются к техническому анализу для выбора уровней входа и выхода. При этом для разработки тактики испонения задуманной стратегии следует обращать внимание на уровни поддержки и сопротивления, а также на положение графиков. Второй вариант заключается в том, чтобы использовать технический анализ как вспомогательный для определения новых возможностей рынка. Затем можно обращаться к фундаментальному анализу за объяснениями. Получив разъяснение, снова возвращаются к техническому анализу для определения ценовых уровней входа и выхода, арифметических средних и т. д.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Вайн Саймон Александер, Москва

1. Бард B.C. Инвестиционные проблемы российской экономики. Ч М.: Экзамен. 2000. 383 с.

2. Вавилов А. П. Государственный дог: уроки кризиса и принципы управления. Ч М.: Институт финансовых исследований, Городец-издат, 2001.

3. Ваш С. Российские банки в авангарде реформ банковской философии. Рынок Ценных Бумаг, №20, 1999

4. Ваш С. Кредитные деривативы в России // Рынок ценных бумаг, 2000, №7.

5. Ваш С. Мнимые и реальные проблемы России и российских финансовых рынков // Рынок ценных бумаг, 2000, №18.

6. Ваш С. Индексируемые облигации: возможности выбора // Рынок ценных бумаг,2000, №19.

7. Ваш С. Особенности управления рисками в критический период, или как не попасть между кризисом и бонусом // Рынок ценных бумаг, 2000, №23.

8. Ваш С. О недоверии к будущему американской экономики // Рынок ценных бумаг,2001, №1.

9. Ваш С. Самоконтроль психологических факторов при инвестировании // Рынок ценных бумаг, 2001, №2.

10. Ваш С. Личностные факторы в оценке риска: теория и практика // Рынок ценных бумаг, 2001, №5.

11. Ваш С. Проблемы со стандартными методами борьбы с риском // Рынок ценных бумаг, 2001, №6.

12. Ваш С. Пессимистический прогноз для финансовых рынков на предстоящую осень // Рынок ценных бумаг, 2001, №18.

13. Ваш С. Анализ и оценка методов для прогнозирования рынка // Рынок ценных бумаг, 2002, №17.

14. Ваш С. Ликвидность // Рынок ценных бумаг, 2002, №18.

15. Ваш С. Сравнение фундаментального и технического анализов: практические аспекты // Рынок ценных бумаг, 2002, №19.

16. Ваш С. Фондовые рынки ожидают тревожные дни // Рынок ценных бумаг, 2002, №20.

17. Взаимосвязь макро- и микроэкономических процессов в переходной экономике России: Сб. научных трудов / Ред. кол.: М.С. Атлас и др. Ч М.: Финансовая академия при правительстве РФ, 1997.

18. Доженкова Л., Родзинский Ю. Уроки мексиканского и азиатского кризисов для восстановления финансового рынка России // Рынок ценных бумаг, 1999, №1, Интернет: Ссыка на домен более не работаетArchive/articlesrcb.asp?aid=491.

19. Журба В. Мировые рынки: тенденции и проблемы // Рынок ценных бумаг, 2003, №18. Интернет: Ссыка на домен более не работаетArchive/articlesrcb.asp?aid=3538.

20. Златкис Б.И. Кризис 18-го августа произошел очень непрофессионально. // Рынок ценных бумаг, 1999, №16. Интернет: Ссыка на домен более не работаетArchive/articlesrcb.asp?aid=70.

21. Институты рынка ценных бумаг в России. 1997 Справочник / Авт. кол.: Миркин Я.М. (ред.), Андрианова J1.H., Кучинская А.Г. ЧМ.: Московское агентство ценных бумаг, АФПИ еженедельника экономика и жизнь, 1997.

22. Инфляция и антиинфляционные процессы в России / под ред. проф. Л.Н. Красавиной. Ч М.: Финансы и статистика, 2000.

23. Колосов А., Михайлова П. Срочный рынок и управление рисками. // Индикатор, 2002, № 2 (42).

24. Лефевр Э. Воспоминания биржевого спекулянта. -М.: Олимп-Бизнес, 1999.

25. Миркин Я.М. Рынок ценных бумаг России: воздействие фундаментальных факторов, прогноз и политика развития. Ч М.: Альпина Публишер, 2002.

26. Миркин Я.М. Будущие 10 лет: экономические цикла определяют динамику фондового рынка // Рынок ценных бумаг, 2000, №3. Интернет: Ссыка на домен более не работаетArchive/articlesrcb.asp?aid=1003.

27. Меньшиков КС. Финансовый анализ ценных бумаг: Курс лекций. М.: Финансы и статистика, 1998.

28. Новиков А.В. Фондовый рынок как механизм привлечения инвестиций. Ч Новосибирск: Издательство НГАЭиУ, 2000.

29. Нидерхоффер В., Кеннер Л. Практика биржевых спекуляций. Ч М.: Альпина Паблишер, 2004.

30. Поппер К.Р. Объективное знание. Ч М.: УРСС, 2002.

31. Радыгин А., Энтов Р. Институциональные проблемы развития корпоративного сектора: собственность, контроль, рынок ценных бумаг. Ч М.: Институт экономики переходного периода, 1999.

32. Региональный рынок ценных бумаг: особенности, проблемы и перспективы: Уч.-практ. Пособие / Б.Н. Балакирев, Т. Бердникова, В.В. Гринева и др.; Под ред. Б.Н. Бердниковой. Ч М.: Финстатинформ, 1996.

33. Россия Ч 2015: Оптимистический сценарий / Авт. кол.: Л.И. Абакин, Э.Б. Алаев, А.И. Амосов и др.; Ред. кол.: Л.И. Абакин, А.В. Захаров и др. Ч М.: Институт экономики РАН, Московская межбанковская валютная биржа, 1999.

34. Рубцов Б. Б. Мировые фондовые рынки: современное состояние и закономерности развития. Ч М.: Финансовая академия при правительстве РФ, 2000.

35. Рудык Н.Б. Поведенческие финансы, или между страхом и ачностью / Академия народного хозяйства при правительстве Российской Федерации. Ч М.: Дело, 2004.

36. Сорос Д. Кризис мирового капитализма. ЧМ.: Инфра-М, 1999.

37. Су санов Д. Contagion Ч один из факторов странового риска // Рынок ценных бумаг, 2001, №20. Интернет: Ссыка на домен более не работаетArchive/articlesrcb.asp?aid=2221.

38. Фейерабанд П. Против метода. Интернет:mvw.philosophy.nsc.ru/sШdy/bibliotec/philosophyofscience/feye/rabend/fayerabend.htm.

39. Фельдман А. Б. Управление корпоративным капиталом. Ч М.: Финансовая академия при правительстве РФ, 1999.

40. Фишер П. Прямые иностранные инвестиции для России: стратегия возрождения промышленности. Ч М.: Финансы и статистика, 1999.

41. Фондовые рынки США и России: становление и регулирование / Авт. кол.: Ю.С. Сизов, И. В. Гакин, А.В. Комов и др. Ч М.: Экономика, 1998.

42. Фондовый рынок: Учеб. пос. для вузов экон. проф. / Н.И. Берзон, Е.А. Буянова, М.А. Кожевников и др.; под ред. Берзона Н.И. 2-е изд. Ч М.: ВитаПресс, 1999.

43. Ческидов Б.М. Развитие банковских операций с ценными бумагами. / Финансовая академия при правительстве РФ. ЧМ.: Финансы, 1997.

44. Agrawal A., Jaffe J.F., Mandelker G.N. The Post-Merger Performance of Acquiring Firms: A Re-examination of An Anomaly // Journal of Finance, 1992, 47.

45. Amstrong F. Capital Asset Pricing Model. Интернет: www.investorsolutions,com/ArticleShovv.com.

46. Anderson T.G., Bollerslev T. Answering the Skeptics: Yes, Standard Volatility Models Do Provide Accurate Forecasts // International Economic Review, 1998, (4) 885-905.

47. Arnott R.D., Asness C.S. Does Dividend Policy Foretell Earnings Growth? Ч NBER, Working Paper, December 2001.

48. Arnott R. Equities, Earnings, and Equity Valuation: a Crisis of Confidence // The Journal of Portfolio Management, Spring 2003.

49. Asness C.S. Fight the Fed Model: The Relationship Between Stock Market Yields, Bond Market Yields and Future Returns. ЧNBER, Working Paper, December 2002;

50. Alexander D., Veronesi P. Option Prices with Uncertain Fundamentals: Theory and Evidence on the Dynamics of Implied Volatilities. Ч NBER, Working Paper, November 2000.

51. Bahar R., Nagpal K. Modelling The Dynamics Of Rating Transition // Credit, March 2000.

52. Bar-Hillel M. Studies of Representativeness. Ч Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases, Kahnemen D., Slovic P., Tversky A. Cambridge University Press, 2001, 69-84.

53. Barberis N., Huang M, Santos J. Prospect Theory and Asset Prices // Quarterly Journal of Economics, 2001.

54. Barberis N., Thaler R. A Survey of Behavioral Finance. ЧNBER, Working Paper 9222, September 2002.

55. Bauer R.J., Jr. Genetic Algorithms and Investment Strategies. Ч John Wiley&Sons, Inc. 1994.

56. Beine M., Laurent S., Lecourt C. Official Central Bank Interventions and Exchange Rate Volatility: Evidence from a Regime Switching Analysis // European Economic Review, December 2001.

57. Berger E., Gross A. Summing Up The Parts. Bloomberg Markets, April 2001. Black F. Estimating Expected Return I I Financial Analysts Journal, 1995, №1. Bond Market Focus, Issue #02 J8,20 September 2002.

58. Booth J. Emerging Debt is a Safe Haven from G7 Volatility // Financial Times, 06.02.2004.

59. Boughay S. Interview with Merton H. Miller // Derivatives Strategy, August 1996.

60. Brimelow P. Milton Friedman at 85 // Forbes, December 29, 1997.

61. Brinson G., Hood L., Beebower G. Determinants of Portfolio Performance // Financial Analysts Journal, July/August, 1986.

62. Broome O. W. Statement of Cash Flows: Time for Change! // Financial Analyst Journal, March/April 2004, Vol.60, no. 2.

63. Browne L. E., Hellerstein R., Little J.S. Inflation, Asset Markets, and Economic Stabilization: Lessons from Asia. Ч The CFA Digest 29(2), 1999.

64. Caldwell B. Popper and Hayek: Who Influenced Whom? Ч Presentation at Karl Popper 2002.

65. Caldwell B. Hayek: Right for the Wrong Reasons?

66. Campbell J.Y., Chrane J.H. By Force of Habit: A Consumption-Based Explanation of Aggregate Stock Market Behavior. Ч NBER, Working Paper, May 1998.

67. Campbell J.Y., Lettau M., Malkiel B.G., Yexio Xu Have Individual Stocks Become More Volatile? An Empirical Exploration of Idiosyncratic Risk, Journal of Finance 61(1).

68. Campbell J., Taksler G. Equity Volatility and Corporate Bond Yields. Ч NBER, Working Paper #8961, May 2002.

69. Chan W.S. Stock Price Reaction to News and No-News: Drift and Reversal After Headlines. Ч Sloan School of Management MIT, Working Paper.

70. Chan W.S., Frankel R., Kothari S.P. Trends and Sequences in Financial Performance: A Test of Behavioral Theories. Ч Working Paper, Sloan School of Management MIT, July 2002, 27 p.

71. Christensen B.J., Prabhala N. R. The Relation between Implied and Realized Volatility.

72. The SFA Digest, Summer 1999.

73. Cochrane J.H. Portfolio Advice for a Multifactor World. Ч NBER, Working Paper, June 28, 1999.

74. Collins J.C. Good and Great: Why Some Companies make the Leap and Others Don't?

75. N. Y.: HarperCollins, 2001.

76. Coval J.D., Hirshleifer D.A., Shumway T.G. Can Individual Investors Beat The Market?

77. Negotiation, Organizations and Markets Research Papers, December 2002, Harvard NOM Research Paper No. 02/45.

78. Covitz D.M., Harrison P. Testing Conflicts of Interest at Bond Ratings Agencies with Market Anticipation: Evidence that Reputation Incentives Dominate. Ч NBER, Working Paper, December 2003.

79. Daniel K., Titman S. Market Efficiency In an Irrational World // Financial Analysis Journal, November/December, 1999, Vol. 55, Number 6.

80. Daniel K., Torous W. Common Stock Returns and the Business Cycle. Ч NBER, Working Paper, June 1995.

81. Daniel K., Titman S. Market Reactions to Tangible and Intangible Information. Ч NBER, Working Paper, September 21, 2001.

82. Davis J.L., Fama E.F., French K.R. Characteristics, Covariances, and Average Returns: 1929-1997. Ч The Center for Research in Security Prices, Working Paper No.471, February 1999.

83. DeBondt, W., Thaler,R. Further Evidence on Investor Overreaction and Stock Market Seasonality // The Journal of Finance, Vol.42, March 1987, p. 557-581.

84. Default & Recovery Rates of Corporate Bond Issuers: Statistical Review of Moody's Ratings Performance, 1920- 2003. Ч Moody's Investors Service, January 2004.

85. Derman E. The Great Pretender. Ч Goldman, Sachs & Co. January 2001.

86. Di Paola S. FASB's DIG Brings Ray of Light to Hedgers. // Corporate Finance, June 2001.

87. Duggan MД Levitt S. Winning Isn't Everything: Corruption in Sumo Wrestling // American Economic Review, 2003, Vol. 92, No. 3.

88. El-Erian M.A. Investing in Emerging Market Debt. Ч AIMR Conference Proceeding, February 2003.

89. Elton E.J., Gtiber M.J., Agrawal DД Mann C. Factors Affecting the Valuation of Corporate Bonds. Ч NBER, Working Paper, February 3, 2002.

90. Erb C.B., Campbell R.H., Tadas E.V. The Influence of Political, Economic, and Financial Risk on Expected Fixed-Income Returns. Ч The CFA Digest 6(11), 1996.

91. Erb C.B., Campbell R.H., Tadas E. V. Demographics and International Investments // Financial Analysts Journal, 1997, №4.

92. Equity Prices, Credit Defaults Swaps, and Bonds Spreads in Emerging Markets. Ч IMF, February 2004, IMF Working Paper, International Capital Markets.

93. Fama E.F. Market Efficiency, Long-Term Returns, and Behavioral Finance. Ч University of Chicago Graduate School of Business, Social Science Research Network Electronic Library, June 1997.

94. Fama E.F., French K.R. Value Versus Growth: The International Evidence. Ч Social Science Research Network Electronic Library, Working Paper, June 1997.

95. Fama E., French K. The Equity Premium // The Journal of Finance, April 2002.

96. Fama E.F., French K.R. The Capital Asset Pricing Model: Theory and Evidence. Ч Social Science Research Network Electronic Library, CRSP Working Paper No.550, August 2003.

97. Farrell C. Capitalism's Savior//Business Week, 12 April 2004.

98. Ferguson R. Making the Dividend Discount Model Relevant for Financial Analysts. SFA Digest // Journal of Investing, Winter 1998.

99. Fernandez P. Are Calculated Betas Worth for Anything? Ч Social Science Research Network Electronic Library, IESE Business School, Working paper.

100. Fisher F. Beyond Empirism: Policy Inquiry in Postpositivist Perspective I I Policy Studies Journal, Spring, 1998, Vol. 26, No.l.

101. Fisher K.L., Statman M. The Frailty of Forecasting. Cognitive Biases in Market Forecasts.

102. Fisher K.L., Statman M. Cognitive Biases in Market Forecasts I I The Journal of Portfolio Management, Fall 2000.

103. Gabaix X., Laibson D., Moloche G. The Allocation of Attention: Theory And Evidence, August 2003.

104. Gilson R.J., Kraakman R. The Mechanism of Market Efficiency Twenty Years Later: The Hindsight Bias. Ч Columbia Law and Economics, Working Paper No.240, October 2003.

105. Goetzmann W.N., Lingfeng Li, Roxmenhorst R.G. Long-Term Global Market Correlations. Ч NBER, Working Paper No.W8612, November 2001.

106. Goetzmann W., Kumar A. Equity Portfolio Diversification. Ч Yale ICF Working Paper No.00-59, November 2002.

107. Goldberg L., Leonard D. What Moves Sovereign Bond Markets? The Effect of Economic News in US and German Yields. Ч Current Issues, Federal Reserve Bank of New York, September 2003.

108. Grullon G., Michaely R. The Information Content of Share Repurchasing Program // Journal of Finance, April 2004.

109. Hagger E. The Argument Against Fund Diversification // Credit, April 2000. Hagger E. Investors Lose Out In Covenant Debate // Credit, March 2000. HedegaardE. How I Got Unstuck // Worth, March 1997.

110. Heston S.L., Sadka R. The Periodic Term Structure of Stock Momentum. Ч Working Paper, July 5, 2002.

111. Hirshleifer D.A., Teon S.H. Heard Behavior and Cascading in Capital Markets: a Review and Synthesis. Ч Dice Center, Working Paper No.2001-20, December 19, 2001.

112. Jegadeesh NД Titman S. Returns to Buying Winners and Selling Losers: Implications for Stock Market Efficiency // The Journal of Finance, Vol.XLVIII, No.l, March 1993, p. 65-91.

113. Jensen M., Fama. E.F. Organizational Forms and Investment Decisions. Ч Social Science Research Network Electronic Library.

114. Kahn M. The Market Will Always Fool You. Getting technical. Ч Social Science Research Network Electronic Library, 4.12.2002.

115. Kahneman D., Tversky A. Subjective Probability: a Judgment of Representativeness // Cognitive Psychology, 1972, 3, 430^154.Хr

116. Kahneman D., Tversky A. Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases // Science, 1974, 185,1124-1131.

117. Kahneman, D., Tversky A. Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk // Econometrica, 47, 263 (1979).

118. Kahneman D., Tversky A. On the Psychology of Prediction // Psychological Review, 1973, 80, p. 237-251.

119. Kalimtgis E. A Valuation Methodology for Capital Securities // Credit, April 2000.

120. Kilian Lutz, Taylor M.P. Why is it So Difficult to Beat The Random Walk Forecast of Exchange Rates? Ч European Central Bank, Working Paper No.88, November 2001.

121. Knight F.H. Risk, Profit, Uncertainty. Ч Boston, MA: Hart, Schaffner & Marx; Houghton Miffin Company, 1921.

122. Kolotay A. The Problem with Black, Scholes et al. // Derivatives Strategy, November 1995.

123. McKenna A.L. CFA. Creditor Rights and Emerging Market Debt. Ч AIMR Conference Proceeding, February 2003.

124. Malkiel B. The Efficient Market Hypothesis and its Critics. Ч The SFA Digest, November 2003.

125. Malkiel B.G. A Random Walk Down Wall Street. Ч WW Norton&Company, 1973, 234 P

126. Marray M. Investors shouldn't Count on Covered Bond Standardization // The Banker. April 2003.

127. McCows J. Yield Curves and International Equity Returns. Ч The SFA Digest, November 2001.

128. Merrill C., Thorley S. Time Diversification: Perspectives from Option Pricing Theory // Financial Analysts Journal, 1996, 52(3).1. HHTepHeT:www.metareligion.com/Newreligiousgroups/Articles/Criticism/cognitivedissonance.htm.

129. Mishkin F.S. Lessons from the Asian Crisis. ЧCambridge: NBER, Working Paper 7102, 1999. 25 p.

130. Mishkin F.S. Financial Policies and the Prevention of Financial Crisis in Emerging Marcet Countries. Ч Cambridge: NBER, Working Paper 8087, 2001. 42 p.

131. Munger C. On the Psychology of Human Misjudgment. Ч Speech at Harvard Law School, June, 1995, 15 p.

132. Nisbett R.E., Borgida E., Crandall R., Reed H. Popular Induction: Information is Not Necessarily Informative. Ч Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases, Kahnemen D., Slovic P., Tversky A. Ч Cambridge University Press, 2001, 101-116.

133. Olsen R.A., Troughton G. Are Risk Premium Anomalies Caused by Ambiguity? // Financial Analysts Journal, March/April 2000, Vol. 56, Number 2.

134. Oskamp S., Overconfidence in case-study judgments. The Journal of Consulting Psychology, 1969, 29, стр. 261-265

135. Pastor L., Stambaugh R.F., Comparing Asset Pricing Models: An Investment Perspective. Ч Working Paper, July 1999.

136. Pastor L., Stambaugh R.F. Liquidity Risk and Expected Stock Returns. Ч Working Paper, August 13, 2001.

137. Pescatori A., Sy A.N.R. Debt Crisis and the Development of International Capital Markets. Ч IMF Working Paper, March 2004.

138. Pettis M. The Volatility Machine: Emerging Economies And The Threat of Collapse. Ч Oxford University Press, 2001.

139. PrechterR. The Ultimate Bear// Bloomberg Markets, February 2003. Ransley A. Volatility Rules. Ч FOW, February 2003.

140. Reinhart C.N., RogojfK.S., Savastano M.A. Debt Intolerance. Ч IMF Working Papers.

141. Roll R., Eoss S.A. The Arbitrage Pricing Theory Approach to Strategic Portfolio Planning // Financial Analysts Journal, 1995, №1.

142. Roma A., Torous W., The Cyclical Behavior of Interest Rates // The Journal of Finance, September 1997, Vol. 52, no. 4.

143. Ryerson J., Tversky A. The Man Who wasn't There // Brad DeLong's Webjournal, October 21, 2002.

144. Saacke P. Technical Analysis and the Effectiveness of Central Bank Intervention. Ч The CFA Digest 21 (4), 2002.

145. Santos Т., Veronesi P. Conditional Betas. NBER Working Paper Series. Ч NBER, Working Paper, April 2004.

146. Schwager J.D. A Complete Guide to the Futures Markets. Ч N.Y.: John Wiley & Sons, Inc., 1984.

147. Shalit H., Yitzhaki S., Estimating Beta // Review of Quantitative Finance and Accounting, March 2002, vol.18, no. 2.

148. Sharpe W.F. The Arithmetic of Active Management // The Financial Analysts Journal 1991,47(1).

149. Sharpe W.F. Individual Risk and Return Preferences: A Preliminary // Stanford University. September 30, 2001.

150. Sharpe W.F. Indexed Investing: A Prosaic Way to Beat the Average Investor. Ч Презентация Monterey Institute of International Studies, May 1, 2002.

151. Sharpe W.F. Investment Strategy for the Long Term // UBS Wealth Management Magazine, 2nd quarter 2004.

152. Shell J. Using Options After FAS 133 // Corporate Finance, April 2000.

153. Shefrin H.M., Thaler R. An Economic Theory of Self-Control. Ч NBER Working Paper 208, July 1978.

154. Shiller R.J., Human Behavior and the Efficiency of the Financial System, Интернет: Ссыка на домен более не работаетShill98.pdf.

155. Soros G. The Alchemy of Finance: Reading the Mind of the Market. N.Y.: John Wiley & Sons, Inc., 1994.

156. Sovereign Bond Defaults, Rating Transitions, and Recoveries (1985-2002). Ч Moody's Investors Service, February 2003.

157. Spinner К. Companies Put Their Own Spin On VAR // Global Finance, August 1996.

158. Statman M. A Century of Investors // Financial Analysts Journal, 2003, №3.

159. Stein J. Why are Most Funds Open-ended? Competition and The Limits of Arbitrage. Ч Working Paper #10259 // National Bureau of Economic Research, February 2004.

160. Stiglitz J.E. Information and the Change in the Paradigm in Economics. Ч Nobel Prize Lecture, December 8, 2001.

161. Stocks versus Bonds: Explaining the Equity Risk Premium // Financial Analysts Journal, 2000, № 2.

162. Stout L.A. The Mechanisms of Market Inefficiency: An Introduction To The New Finance. Ч Los Angeles: University Of California, School of Law & Economics Research Paper Series, Research Paper № 03/23.

163. Stovall S. Top Down Investing with S&P's // Technical Analysis of Stocks and Commodities, March 1996.

164. Strotz R., Myopia and Inconsistency in Dynamic Utility Maximization // Review of Economic Studies, 1955-1956, Vol.23, No. 3.

165. Thackray J. The Direct Charm of Long-dated Equity Options // Derivatives Strategy, November 1995.

166. Thaler, R. The Diversification Heuristic // Journal of Behavioral Decision Making, 1999, Vol. 12.

167. Thaler R.H. From Homo Economicus to Homo Sapiens // Journal of Economic Perspectives, Winter 2000, Vol. 14, Number 1.

168. Thaler R.H. Equity Risk Premium Forum: Theoretical Foundations. Ч AIMR, June 2002.

169. Titman S., Wei K.C.J., Xie F. Capital Investment and Stock Returns. Ч NBER, Working Paper #9951, September 2003.

170. Tversky A., Kahneman D. Belief in the Law of Small Numbers // Psychological Bulletin, ' 1971,2.

171. Tversky A., Kahneman D.A. Judgment under Uncertainty and Biases // Science, September 1974, Vol. 185, 27.

172. Tversky A., Kahneman D., The Framing of Decisions and the Psychology of Choice // Science, 1981,211,453.

173. Tversky A., Kahneman D. Judgments of and by Representativeness. Ч Judgment Under 0 Uncertainty: Heuristics and Biases, Kahnemen D., Slovic P., Tversky A. Ч Cambridge University Press, 2001, 84-98.

174. Types of Hedge Funds and Their Strategies. Report of the Van Hedge Fund Advisors and Evaluation Associates // Derivatives Strategy, October 1997.

175. Van Eaton D. and Conover J.A. Misconceptions about Optimal Equity Allocation and Investment Horizon // Financial Analysts Journal 1998, 54(2).

176. VAR's Chief Critic Gets to Say лI Told You So // Derivatives Strategy Magazine. (Интернет: www.derivativesstrategy.com Ч 01.04.2004).

177. Vassalou M. Exchange Rate and Foreign Inflation Risk Premiums in Global Equity Returns. Ч The CFA Digest 2000, 19 (3).

178. Vassalou M. News Related to Future GDP Growth as a Risk Factor in Equity Returns. Ч The SFA Digest, November 2003.Х

179. Veronesi P., Yared F. Short and Long Horizon Term and Inflation Risk Premia in the US Term Structure: Evidence from an Integrated Model for Nominal and Real Bond Prices under Regime Shifts. Ч Lehman Brothers, Working Paper, December 1999.

180. Vlahos К Tooling up for Risk Decisions // Mastering Risk, 2000, May 2.

181. Woods J. Euro Credit Outlook 2004. Ч HSBC, December 2003.

Похожие диссертации

• Совершенствование методов принятия управленческих решений в строительных организациях
• Принятие инвестиционных решений в бизнес-структурах на основе многоцелевого организационного подхода
• Совершенствование региональной системы информационно-консультационного обеспечения сельскохозяйственных товаропроизводителей
• Совершенствование системы принятия инвестиционных решений в предпринимательских структурах
• Методы принятия инвестиционных решений при помощи торговых стратегий на фондовом рынке