Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Бухгатерский учет, статистика

Статистический анализ и прогнозирование развития российского фондового рынка тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Горбачев, Виктор Викторович
Место защиты Москва
Год 2006
Шифр ВАК РФ 08.00.12
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Статистический анализ и прогнозирование развития российского фондового рынка"

ГОРБАЧЕВ ВИКТОР ВИКТОРОВИЧ

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОГО ФОНДОВОГО РЫНКА

Специальность 08.00.12 - Бухгатерский учет, статистика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва-2006

Работа выпонена на кафедре Математической статистики и эконометрики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ).

Научный руководитель: - доктор экономических наук, профессор

Мхитарян Владимир Сергеевич

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

- доктор экономических наук, профессор Короткое Владимир Анатольевич

- кандидат экономических наук, доцент Агентова Галина Владимировна

- Всероссийский заочный финансово-

экономический институт

Защита состоится " 30 " марта 2006 г. в 14.00 часов на заседании диссертационного совета К.212.151.02 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики по адресу: 119501, г. Москва, ул. Нежинская, 7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан февраля 2006 года.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Функционирование современной рыночной экономики невозможно без привлечения и перераспределения капиталов. Одним из основных механизмов для решения данных задач является фондовый рынок, где капитал перераспределяется с помощью сделок купли-продажи ценных бумаг.

За последние десятилетия в структуре мирового фондового рынка произошли большие изменения. Неизмеримо увеличилось разнообразие его инструментов и усложнилась институциональная структура.

Закончилась эпоха абсолютного господства на мировых фондовых рынках десятка ведущих промышленоразвитых стран. Начиная с 1980 года неуклонно возрастает удельный вес формирующихся, развивающихся фондовых рынков, к которым относится и Российский фондовый рынок. Отечественный рынок ценных бумаг, характеризующийся интенсивным ростом количества находящихся в обращении ценных бумаг и объемов торгов, стал важной и неотъемлемой часиью экономической жизни нашей страны, что обусловило включение России в систему мирового финансового рынка, присвоение стране международных кредитных рейтингов.

Наличие достаточно высоких финансовых рисков у инвесторов, работающих на фондовых рынках, обуславливает необходимость анализа и прогнозирования изменения курсов ценных бумаг. Несмотря на громадный интерес к работе на Российском фондовом рынке, статистическим методам анализа и прогнозирования его деятельности не уделяется дожного внимания, о чем свидетельствует сравнительно небольшое число научных публикаций по данным вопросам.

Все это обусловило выбор темы диссертации, ее актуальность в научном и практическом плане.

Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы состоит в разработке методики статистического анализа и прогнозирования развития Российского фондового рынка.

В связи с поставленной целью были сформулированы и решены следующие задачи:

-провести анализ особенностей организации мировых и отечественного фондового рынка;

-выявить основные тенденции в развитии Российского фондового рынка;

-предложить методические подходы к краткосрочному прогнозированию курсов ценных бумаг;

-разработать и апробировать методику построения торговых стратегий для работы на Российском фондовом рынке;

-исследовать зависимость результатов торгов на фондовом рынке от параметров технического анализа;

-разработать агоритмы оценки устойчивости торговых стратегий и моделей;

Объектом исследования выступает Российский фондовый рынок.

Предметом исследования являются количественные методы анализа Российского фондового рынка.

Методологической базой исследования послужили труды ведущих отечественных и зарубежных ученых в области статистики, эконометрики, технического анализа и компьютерной обработки данных. В качестве исследовательского инструментария использовались методы корреляционного, регрессионного и "технического" анализа, методы анализа временных рядов и прогнозирования, табличные и графические методы представления результатов исследования.

Обработка статистических данных проводилась с использованием пакетов прикладных программ: MetaStock 7.0., Statistica 6.О., SPSS 13.0.

Информационную базу исследования составили данные Рос-стата, результаты торгов крупнейших площадок Московской Межбанковской Валютной Биржи (Фондовая Секция) и Российской Торговой Системы Российского фондового рынка, а также материалы периодических изданий, информация веб-сайтов российских брокерских компаний сети Internet.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке методики анализа и прогнозирования развития Российского фондового рынка.

В результате выпоненного исследования, в диссертации сформулированы и обоснованны следующие результаты, выносимые на защиту:

-проведен экономико-статистический анализ и выявлены основные тенденции развития фондового рынка Российской Федерации на современном этапе;

-исследована инвестиционная привлекательность операций с отечественными ценными бумагами, показана их высокая доходность как при догосрочных, так и при краткосрочных операциях на Российском фондовом рынке;

-разработана и апробирована методика построения торговых стратегий для Российского фондового рынка с использованием ло-гит-моделей и адаптивных методов прогнозирования;

-разработана методика анализа влияния основные характеристики инструментов технического анализа на успешность операций на фондовом рынке;

-предложены критерии проверки устойчивости торговых стратегий и моделей прогнозирования.

Практическая значимость результатов исследования. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы инвестиционными компаниями и коммерческими банками при выборе инвестиционных стратегий на Российском фондовом рынке, российскими и иностранными инвесторами при проведении операций на отечественном фондовом рынке.

Апробация и реализация работы. Основные положения и выводы диссертации докладывались и были одобрены на семинарах кафедры Математической статистики и эконометрики.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 научных работ общим объемом 3.1 п.л.

Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении поставлены цель и задачи исследования, раскрыта актуальность темы, обоснованы практическая значимость и научная новизна работы.

В первой главе: "Экономико-статистический анализ состояния и развития Российского фондового рынка" рассмотрены сущность рынка ценных бумаг, его основные функции, инструменты, мировой и отечественный опыт его развития, дана экономико-статистическая оценка современного состояния Российского фондового рынка.

Россия является частью мирового хозяйства. Степень ее "открытости" уже весьма велика и в дальнейшем, будет повышаться. Соответственно будет повышаться роль и значение Российского фондового рынка в отечественной экономике.

В странах с рыночной экономикой возможности государственного вмешательства в распределение материальных и финансовых ресурсов ограничены. Большинство предприятий, самостоятельно изыскивают материальные и денежные ресурсы на рынках, через которые распределяется подавляющая часть общественного продукта как в натурально-вещественной, так и в стоимостной формах. Одним из основных подобных рынков является рынок ценных бумаг, с помощью которого осуществляется купля-продажа ценных бумаг. Важнейшей функцией рынка ценных бумаг является привлечения средств инвесторов с целью организации или расширения хозяйственной деятельности.

Ценная бумага имеет собственную стоимость и может самостоятельно обращаться на рынке и быть объектом купли-продажи и иных сделок, служит источником получения регулярного дохода, выступает разновидностью денежного капитала.

В работе проанализирован мировой и отечественный опыт создания и функционирования рынка ценных бумаг. Рассмотрена история и принципы организации основных мировых фондовых рынков.

В Российской Федерации в настоящее время функционирует 11 фондовых бирж. Среди крупнейших организаторов отечественного

рынка ценных бумаг следует выделить фондовую секцию Московской межбанковской валютной биржи (ММВБ) и Российскую торговую систему (РТС). РТС начала свою работу в сентябре 1995 года, а в марте 1997 года начала осуществлять свою деятельность ММВБ.

Ниже представлены годовые обороты торгов фондовой секции Московской межбанковской валютной биржи и годовые обороты торгов Российской торговой системы за 2001 - 2003 гг. (рис.1).

ММВБ РТС

(мрд. руб) (мн. $)

3000 0 2001 год

4000 В 2002 год

^ л2003 год

Рис. 1. Годовые обороты торгов фондовой секции ММВБ и РТС за 2001 - 2003 гг.

Объемы торгов на Российском фондовом рынке растут быстрыми темпами, благодаря позитивному настрою отечественных инвесторов, а также притоку на рынок средств иностранных инвесторов. Стабилизация политической и социально - экономической ситуации в России, положительные внутрикорпоративные новости, изменения в нормативно-законодательных актах, благоприятная внешнеэкономическая ситуация, а также рост международных рейтингов позволяет уверенно предполагать увеличение инвестиций как отечественными, так и иностранными участниками фондового рынка.

В работе проводится анализ долевых ценных бумаг - обыкновенных и привилегированных акций, которые свидетельствуют, что их владелец является совладельцем акционерного общества.

Обыкновенные акции являются преобладающим видом акций, который дает право владельцу участвовать в управлении предприятием, предоставляя право голосования на общем собрании акционеров, но размер получаемого по ней дохода (дивиденда) не гарантируется, а зависит от результатов хозяйственной деятельности акционерного общества. Если оно обанкротилось, то держатели бумаг с более высоким приоритетом, например, привилегированных акций, имеют преимущественные права на остающиеся активы.

По привилегированным акциям обычно регулярно выплачивается заранее установленный дивиденд, но их владельцы не имеют права голосования на общих собраниях акционеров.

В табл. 1 представлены данные оборота по основным акциям, так называемым, "голубым фишкам" за 1999 - 2004 года на которые приходится более 90% всего оборота торгов акциями.

Выявленные основные тенденции динамики объема торгов ценными бумагами позволяют положительно оценивать перспективы развития фондового рынка Российской Федерации. За рассматриваемый период существенно увеличились объемы торгов "голубыми фишками". Например, объем торгов акций Сбербанка, крупнейшей компании банковского сектора вырос в 23 раза, акций нефтяной компании Лукойл вырос в 128,1 раза, а объем торгов акций компании оператора связи Ростелеком вырос в 3555 раза (табл.1). Лидером увеличения оборота торгов стали акции металургической компании Норильский Никель, оборот торгов которыми увеличися в 2004 году по сравнению с 1999 годом в 7822 раза. Суммарный оборот торгов ММВБ составлявший в 1999 году 56,85 мрд. рублей, в 2004 году достиг 2022,36 мрд. рублей. Значительный рост оборотов торгов свидетельствует о восстановлении Российского фондового рынка после финансового кризиса 1998 года и его дальнейшем интенсивном развитии.

Таблица 1

Объем сделок заключенных на фондовой секции ММВБ по основным эмитентам за 1999- 2004 гг. (мрд. руб.)____

Эмитент 1999 2000 2001 2002 | 2003 2004

РАО ЕЭС 49,02 259,28 518,3 2 575,66 1025,51 1148,38

РАО ЕЭС (привилегированные) 1,23 4,07 6,77 6,36 9,52 8,28

Норильский Никель 0,02 0,03 2,89 11,84 36,61 156,44

Иркут энерго 0,15 0,72 0,2 0,33 0,62 2,73

Лукойл 2,7 22,93 43,34 95,1 169,94 345,79

Мосэнерго 0,55 4,04 10,07 20,47 80,9 51,39

Ростелеком 0,13 0,08 0,01 36,65 76,98 123,98

Ростелеком (привилегеро-ванные) 0,002 0,003 0,004 1,29 2,93 7,11

Сбербанк 0,06 0,21 0,14 0,45 0,34 1,38

Сбербанк (привилегированные) 0,11 0,28 0,57 2,47 2,89 6,91

СургутПефте-Газ 1,73 7,19 22,53 44,06 137,19 140,61

СургутНефтеГаз (привилегированные) 1,06 1,23 1,9 2,76 7,4 15,43

Татнефть 0,09 1,95 1,96 8,07 8,5 13,93

Ит01 о 56,85 302,01 608,7 805,51 1559,33 2022,36

Для выявления перспектив отечественного фондового рынка в работе кроме оборотов торгов анализировались и такие показатели деловой активности и рыночной конъюнктуры, как фондовые индексы. График изменения индекса ММВБ за 1999-2004 гг. приведен на рис.2.

Рис. 2. Индекс ММВБ за 1999 - 2004 гг.

С 1999 по 2004 года российский фондовый рынок испытал стремительный рост. Индекс ММВБ, составлявший на 01.01.1999. 45,6 пункта, вырос за 6 лет на 1111,01% и составил на конец 2004 года 552,22 пункта (табл. 2).

Таблица 2

Изменение индекса ММВБ и основных индексов мирового фондового рынка за 1999 - 2004 гг. (в %)__

Индекс (стра- Значение в Значения в Изменения

на) пунктах на 01.01.1999 пунктах на 31.12.2004 в %

ММВБ (Рос- 45,6 552,22 1111,01

сия)

DJIA 30 9212,8 10787,45 17,09

(США)

Nasdaq (США) 2207,54 2175,58 -1,45

FTSE 100 (Ве- 5909,4 4814,3 -18,53

ликобритания)

DAX 30 (Гер- 4991,95 4256,08 -14,74

мания)

Nikkei 225 13779 11488,76 -16,62

(Япония)

Российский фондовый рынок является привлекательным для отечественных и иностранных инвесторов, так как демонстрирует большие темпы роста чем основные мировые рынки. В табл. 2 приведены темпы роста индекса ММВБ и основных индексов мирового фондового рынка за период 1999-2004 гг. За это время большинство мировых индексов показали отрицательную динамику (табл. 2). Лидером понижением стал Британский индекс РТ8Е 100 понизившийся на 18,53 %. Исключение составил американский индекс Бо\у.1оп$ прибавивший 17,09%, однако даже такой рост несопоставим с ростом Российского фондового рынка.

Приведенные в работе данные по росту оборотов торгов и положительной динамике отечественного фондового рынка за 6 лет говорят о большой доходности догосрочных операциях с Российскими ценными бумагами. Высокая потенциальная доходность акций, делает фондовый рынок инвестиционно привлекательным на длительную перспективу как для отечественных, так и для иностранных инвесторов.

Высокую финансовую привлекательность, имеет также работа на Российском фондовом рынке и при краткосрочных операциях. В табл. 3 приведены данные по средней амплитуде (разница между максимальной и минимальной стоимостью ценной бумаги за день) колебания дневных цен по основным эмитентам Фондовой Секции ММВБ за 1999 - 2004 года.

Из данных табл. 3 видно, что в среднем, за прошедшее после финансового кризиса 1998 года время амплитуды колебаний дневных цен в 2004 году увеличились по сравнению с 1999 годом в 5,9 раза. Следовательно, увеличилась и потенциальная прибыль при краткосрочных операциях, например средняя дневная прибыль по акциям нефтяной компании Лукойла увеличилась в 2,6 раза. При проведении операций с акциями данного эмитента, средняя дневная прибыль в 1999 году составляла 0,9 % , а в 2004 году потенциальная прибыль увеличилась до 2,32%.

Таблица 3

Средняя амплитуда колебаний дневных цен на Фондовой Секции ММВБ по основным эмитентам за 1999 - 2004 гг. (руб.)

Эмитент 1999 2000 2001 2002 2003 2004

РАО ЕЭС 0,09 0,21 0,13 0,16 0,28 0,31

РАО ЕЭС (привилегированные) 0,04 0,11 0,11 0,13 0,22 0,27

Норильский Никель 3,54 11,26 16,25 20,34 39,35 67,36

Иркутэнерго 0,08 0,14 0,10 0,08 0,09 0,23

Лукойл 8,92 16,24 11,41 15,23 16,15 23,18

Мосэнерго 0,04 0,07 0,04 0,04 0,08 0,17

Ростелеком 1,41 3,83 0,94 1,38 1,47 1,84

Ростелеком (привилегированные) 0,49 1,36 0,57 0,8 1,12 1,4

Сбербанк 45,47 64,15 42,01 155,65 190,72 361,06

Сбербанк (привилегированные) 0,47 0,67 0,44 2,2 3,1 3,91

СургутНефтеГаз 0,18 0,39 0,29 0,42 0,51 0,68

СургутНефтеГаз (привиле-I ированные) 0,06 0,19 0,16 0,23 0,29 0,45

Татнефть 0,22 0,72 0,47 0,73 0,97 1,34

Средняя дневная прибыль при работе с акциями банковской компании Сбербанк увеличилась в 7,9 раза, а с акциями компании оператора связи Ростелеком увеличилась в 2,85 раза. Лидером роста средней дневной прибыли стала металургическая компания Норильский Никель, доходность которой выросла в 19 раз.

Выявленная тенденция увеличения амплитуды колебания позволяет положительно оценить перспективы краткосрочных операций на Российском рынке ценных бумаг в обозримом будущем.

Для сопоставимости динамики амплитуд колебания стоимости ценных бумаг введем индекс темпа роста. Для более наглядного представления роста амплитуды колебания проведено преобразование ряда данных табл.3 по формуле:

Где - амплитуда колебания -ой ценной бумаги в период

времени ^ - средняя амплитуда колебания -ой ценной бумаги за 1999-2004 гг.

Динамика индекса темпа роста V, (=1,2,3,4) представленная на

рис. 3, свидетельствует о тенденции к повышению амплитуд колебаний ценных бумаг на отечественном фондовом рынке за шесть прошедших после финансового кризиса лет.

РАО ЕЭС Норильский Лукойл СургутНеФте Сбербанк Никель Газ

Рис. 3. Диаграммы темпов роста амплитуд колебаний акций

за 1999-2004 гг.

Из всего выше сказанного можно сделать вывод, что краткосрочные операции с ценными бумагами на Российском фондовом рынке дожны представлять большой интерес для инвесторов, так как потенциально обладают стабильно растущим уровнем доходности.

Во второй главе: "Методика прогнозирования стоимости ценных бумаг на Российском фондовом рынке ". Рассмотрены основные методологические вопросы прогнозирования курсов ценных бумаг и построения торговых стратегий на Российском фондовом рынке.

Для успешной работы на фондовом рынке в мировой практике принято использовать два вида финансового анализа: фундаментальный и технический. Фундаментальный анализ, на основании которого делают прогнозы движения финансовых рынков, опирается на сформировавшиеся за пределами самого рынка экономические и политические факторы. К данным факторам можно отнести показатели инфляции и безработицы, индексы потребления, объема промышленного производства и валового национального продукта.

При проведении краткосрочных операций целесообразно использовать технический анализ, с помощью которого можно выявить закономерности движения курсов и прогнозировать стоимость ценных бумаг.

Методы технического анализа в работе апробированы на примере осциляторов, значения которых обычно измеряются в процентах. В основе использования осциляторов лежат понятия перекупленного и перепроданного рынка. Рынок считается перекупленным, когда стоимость ценной бумаги находится около своей верхней границы, ее дальнейшее повышение невозможно. Перепроданным рынок считается тогда, когда цена находится около своей нижней границы, ее дальнейшее понижение невозможно. Обычно график значений осцилятора строится вместе с графиком цены. Для выявления ситуации перекупленноеЩ или перепроданности для осцилятора устанавливаются определенные уровни (например 10% и 90%), которые называются уровнями (границами) перекупленности или перепроданности. Все значения выше границы перекупленности образуют область перекупленности, а ниже границы перепроданности - область перепроданности. Ситуация когда значение осцилятора пересекает границу перекупленности называется сигналом к продаже, а границу перепроданности - сигналом к покупке.

Использование таких средств технического анализа, как осциляторы перекупленности-перепроданности позволяет инвестору предсказывать изменение, но не силу тенденции.

Биржевая деятельность сложна по своей природе и, имея только сигналы на открытия позиции, инвестор, как показывает опыт, не сможет успешно работать на фондовом рынке. Следовательно, перед инвестором встает проблема контроля уровней прибыли и убытков, при которых необходимо закрывать открытые позиции.

Па практике, кроме обозначенных выше задач, необходимо учесть ряд факторов связанных с реальными экономическими усло-4 виями работы на фондовом рынке. Другими словами для успешной

работы на фондовом рынке необходимо разрабатывать торговые стратегии, то есть такие формализованные правила торговли на рынке, как правила открытия и закрытия позиций, исследование экономических условий работы.

В работе разработана методика построения торговых стратегий для Российского фондового рынка, которая предусматривает следующие этапы: сбор информации; выявление догосрочных трендов; определение правил открытия и закрытия позиций; выбор брокерской компании

В предложенной методике также предусмотрена проверка торговых стратегий. Проверка разрабатываемых торговых стратегий обуславливает то, что прогнозирование экономических процессов характеризует будущее развитие, исходя из предположения, что ос-t новные факторы и тенденции прошлого периода сохранятся или

можно обосновать и учесть направление их изменения в рассматриваемой перспективе. Надежда здесь возлагается на инерционность экономических систем. Между тем, как показывает практический опыт, экономические явления имеют, в большинстве случаев, высокую подвижность.

Работоспособность торговой стратегии проверяется с помощью мультипериодного теста, который позволяет оценивать устойчивость стратегии, т. е. способность сохранить доходность сделок с эмитентом в последующий период времени.

В третьей главе "Эконометрическое моделирование стоимости акций на Российском фондовом рынке " разработаны и апробированы решающие правила для торговых стратегий на Российском фондовом рынке, основанные на методиках прогнозирования курсов акций, проведена проверка устойчивости разработанных стратегий.

Моделирование осуществлялось на основе данных многомерных временных рядов по следующим эмитентам - нефтяная компания Лукойл, РАО ЕЭС России, нефтяная компании Сибнефть и нефтяная компания СургутНефтеГаз (привилегированные). Построены торговые стратегии на основе осцилятора Percent, значения которого определялись по формуле: j

где #!о - максимальный уровень цены, 0 - минимальный уровень цены, Ск - текущая цена закрытия.

Для создания торговых стратегий использовались данные, за 2003 год, представляющие собой временные ряды курсов акций с 30 минутном интервалом состоящие из более чем 3000 наблюдений. Проверка устойчивости торговых стратегий осуществлялась по аналогичным данным исследуемых эмитентов за 2004 год.

Основным показателем пригодности торговой стратегии, для практического применения на фондовом рынке, является доходность стратегии - то есть значение чистой прибыли полученной по результатам всех закрытых позиций за исследуемый период време- |

Под позицией в работе подразумевается последовательные действия: сначала покупка акций, а затем продажа. Таким образом, для определения значения прибыли/убытка который инвестор получил в результате закрытия позиции, надо вычесть цену покупки из цены продажи. Если разница положительна, то по позиции инвестор получил прибыль, если отрицательна, то убыток.

Доходность разрабатываемых торговых стратегий сравнивается с доходностью торговой стратегии Купи и Держи, результат которой высчитывается по результатом одной сдеки, открытие сдеки про-

исходит в начале года, закрытие в конце года. Если доходность разрабатываемой стратегии выше чем стратегии Купи и Держи то стратегия принимается для данного эмитента, если нет то для эмитента больше подходит торговая стратегия Купи и Держи.

Разработанные, согласно предложенной в работе методики, торговые стратегии дают четкие сигналы для входа в рынок (открытия позиций) - то есть сигналы на покупку акций в момент входа рынка в зону перепроданности. Так же предусматриваются сигналы для выхода из рынка - закрытия позиций. В методике поддержка принятия решения об открытии осуществляется на основе использования логистических регрессионных моделей и адаптивных методов прогнозирования

Для удобства торговли в биржевой практике вводится понятие стандартного контракта или лота - количества ценных бумаг, которые инвестор покупает или продает в результате торговых сделок при открытии-закрытии позиций. Таким образом: прибыль (убыток) позиции равна разности цена закрытия и открытия умноженная на размер лота.

В работе показано, что по причине разной стоимости ценные бумаг, при применении разработанных торговых стратегий на практике необходимо учитывать размеры лотов. Например, стоимость акций Лукойл в 2003 году находилась в диапазоне от 421 до 742 рублей за одну акцию, акций РАО ЕЭС России в диапазоне от 3,31 до 10,62 рублей. Имея условный капитал в 1000 рублей инвестор мог бы работать с лотом в 1-2 акции Лукойла, либо с лотом 94-302 акции РАО ЕЭС России. Условный лот в работе равен одной акции.

В работе, с помощью логит анализа, решалась задача выявления факторов, определяющих успешность работы с ценными бумагами на фондовом рынке. С этой целью были построены логистические уравнения регрессии, где в качестве результирующей использовалась переменная:

0-в противном случае;

1 - в случае закрытия позиции с прибылью;

В качестве объясняющих переменных используются характеристики осцилятора, значимость сигналов которых в разных фазах развития рынка может заметно меняться. Так, широко применяемый стохастический осцилятор, лучше всего работает в безтрсндовом периоде, в границах условного горизонтального коридора цен. При появлении выраженного тренда сила сигналов, сонаправленных с господствующей рыночной тенденцией увеличивается, а сила сигналов, направленных против основной тенденции - уменьшается.

Для получения объясняющих переменных необходимо замерять различные характеристики осцилятора в момент сигнала на открытие позиции.

Для построения логистических регрессионных моделей отобраны следующие показатели осцилятора (рис.4), используемые в качестве объясняющих переменных:

х, - ордината линии %К осцилятора в момент входа в область

перепроданности для j - й ценной бумаги, где] = 1, 2, 3, 4.

х2/ - ширина воны при переходе в состояние перепроданности

для ] - й ценной бумаги.

хЪ] - высота воны при переходе в состояние перепроданноеЩ

для ] - й ценной бумаги.

Рис. 4. Показатели осцилятора Percent

Полученные оценки логистических уравнений регрессии , для всех четырех ценных бумаг, имеют вид:

Где равна: для акций Лукойла:

г1 =0,262-0,083хп -0,042х21 + 0,007х3]. для акций РАО ЕЭС России:

гг = 1,092 + 0,071х12 + 0,039х22 -0,019х32. для акций Сибнефть:

г3 = 0,263-0,055х13 +0,021х23 -0,005х33.

для акций СургутНефтеГаз:

74 = -0,603 + 0,003х14 +0,053X24 +0,002х34.

Применяя полученные уравнения, например, для акции РАО ЕЭС России с ординатой линии К% х12 =6,849, шириной воны

х22=39, высотой воны х32 =69,786 получим: 22 = 1,79, а вероятность закрытия позиции с прибылью равна 0,86. Основываясь на данной оценке можно сделать вывод, что, скорее всего, данная позиция будет прибыльная. Для акции Сибнефти с ординатой линии И.% хи =9,565, шириной воны х23 =6, высотой воны х13 =90,435

получим гз=-0,6, а вероятность закрытия позиции с прибылью равна 0,35. Данная позиция, скорее всего, будет убыточной.

Основная характеристика качества моделей, связано с точностью предсказаний сделанных на их основе. В табл. 4 представлен процент правильно предсказанных результатов по рассматриваемым временным рядам.

Таблица 4

Результаты применения логит -моделей за 2003 год

Ценная бумага Лукойл РАО ЕЭС России Сибнефть СургутНефтеГаз (привилегированные)

Количество наблюдений 104 68 115 94

Процент правильных предсказаний (%) 66,4 66,2 57,4 59,1

Все модели обладают достаточно высокими характеристиками адекватности. В среднем процент правильных предсказаний по всем четырем стратегиям составил 62,28%. Наибольший процент правильных предсказаний 66,4% показала торговая стратегия по эмитенту Лукойл, наименьший процент 57,4% показала торговая стратегия по эмитенту Сибнефть. Логит-модели строились с учетом применения технического анализа (осциляторов).

Торговые стратегии в работе также разрабатывались и с помощью применения адаптивных методов анализов прогнозирования курсов акций, среди которых наилучшую адекватность, показала модель Хольта, которая и была использована для всех четырех исследуемых ценных бумаг.

Сравнение доходности торговых стратегий для всех бумаг, построенных на основе логит-моделей и модели Хольта представлена в табл.5. I

Таблица 5

Доходность торговых стратегий за 2003 год при применении

логит-моделей и адаптивной модели Хольта

Уровень доходности Лукойл РАО ЕЭС России Сибнефть СургутНефте-Газ(привилегированные)

Логит - модель (руб.) 457,72 5,31 27,23 5,55

Модель Хольта (руб.) 437,3 4,44 28,63 6,02

Как следует из табл. 5 применение торговых стратегий на основе логит - моделей, по двум исследуемым ценным бумагам из четырех, дает в 2003 году более высокую доходность чем стратегии на основе моделей Хольта.

Далее была проведена проверка устойчивости работы торговых стратегий для всех четырех ценных бумаг с помощь мультипериод-ного теста по данным исследуемых эмитентов за 2004 год.

Результаты проверки показали, что торговые стратегии, построенные с использованием логит - анализа для акций Лукойл и РАО НЭС России признаются устойчивыми и принимаются, для акций Сибнефть и Сургутнефтегаз признаются не устойчивыми и отвергаются.

Торговые стратегии, разработанные с использованием адаптивной модели Хольта для акций Лукойл, РАО ЕЭС России, Сибнефть устойчивы, а для акций СургутНефтеГаз не устойчива.

Таким образом для акций эмитентов Лукойл и РАО ЕЭС России больше подходит стратегии с использованием логит-моделей, как обладающие большей доходностью, а для акций эмитента Сибнефть - торговая стратегия с использованием адаптивной модели Хольта. Для акций эмитента СургутНефтеГаз торговая стратегия Купи и Держи, является наиболее приемлемой по доходности.

В заключении диссертационной работы обобщены результаты проведенного исследования, сформулированы основные выводы, вытекающие из полученных результатов, даны рекомендации по практическому применению результатов исследования.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Горбачев В. В. Технический анализ курса EUR/USD за период 1999 - 2001 год. Догосрочный прогноз // Сб.науч.тр. Математи-ко-статистический анализ социально - экономических процессов. -М.: МЭСИ, 2002 г.-0,2 п.л.

2) Горбачев В. В. Взаимосвязь курсов EUR/USD и GBP/USD // Сб.науч.тр. Математико-статистический анализ социально-экономических явлений. - М.: МЭСИ, 2003 г - 0,2 п.л.

3) Горбачев В. В. Корреляционный анализ курсов ЕиИ/ШО и СНР/и80 // Сб.науч.тр. Математико-статистический анализ социально-экономических явлений. - М.: МЭСИ, 2003 г - 0,2 пл.

4) Горбачев В. В. Методика построения торговых стратегий для прогнозирования курсов ценных бумаг на Российском фондовом рынке // Экономика и Финансы. (№ 29 (31)) - М.: Тезарус, 2004 г. -1,1 п.л.

5) Горбачев В. В. Построение и доказательство адекватности и точности статистических моделей на основе сигналов осциляторов // Экономика и Финансы. (№ 29 (31)) - М.: Тезарус, 2004 г - 1,4 пл.

Напечатано с готового оригинал-макета

Издательство ООО "макс Пресс" Лицензия ИД N 00510 от 01.12 99 г Подписано к печати 20 02 2006 г. Формат 60x90 1/16 Усл.печл 1,25 Тираж! 10 экз Заказ 102 Тел 939-3890 Тел./факс 939-3891 119992, ГСП-2, Москва, Ленинские горы, МГУ им MB Ломоносова, 2-й учебный корпус, 627 к

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Горбачев, Виктор Викторович

Введение

Глава 1. Экономико-статистический анализ состояния и развития Российского фондового рынка

1.1. Роль и значение фондового рынка

1.2 Организация деятельности основных мировых фондовых рынков

1.3. Обзор текущего состояния и анализ развития фондового рынка Российской Федерации

Глава 2. Методика прогнозирования стоимости ценных бумаг на Российском фондовом рынке

2.1. Анализ и прогнозирование на фондовом рынке с помощью методов технического анализа

2.2. Методика построения торговых стратегий для применения на Российском фондовом рынке.

2.3. Методика применения методов статистического прогнозирования в торговых стратегиях и оценки их устойчивости.

Глава 3. Эконометрическое моделирование стоимости акций на Российском фондовом рынке

3.1. Статистическое прогнозирование развития отечественного рынка ценных бумаг на основе адаптивных моделей

3.2. Практическое построение торговых стратегий на Российском фондовом рынке

3.3. Применение статистических методов для построения торговых стратегий на Российском фондовом рынке.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистический анализ и прогнозирование развития российского фондового рынка"

Актуальность темы исследования. Функционирование современной рыночной экономики невозможно без привлечения и перераспределения капиталов. Одним из основных механизмов для решения данных задач является фондовый рынок, где капитал перераспределяется с помощью купли-продажи ценных бумаг.

За последние десятилетия в структуре мирового фондового рынка произошли большие изменения. Неизмеримо увеличились разнообразие его инструментов и усложнилась институциональная структура.

Закончилась эпоха абсолютного господства на мировых фондовых рынках десятка ведущих промышленоразвитых стран. Начиная с 1980 года неуклонно возрастает удельный вес формирующихся, развивающихся фондовых рынков, к которым относится и Российский фондовый рынок. Отечественный рынок ценных бумаг, характеризующийся интенсивным ростом количества находящихся в обращении ценных бумаг и объемов торгов, стал важной и неотъемлемой частью экономической жизни нашей страны, что обусловило включение России в систему мирового финансового рынка, присвоение стране международных кредитных рейтингов.

Наличие достаточно высоких финансовых рисков у инвесторов, работающих на фондовых рынках, обуславливает необходимость анализа и прогнозирования изменения курсов ценных бумаг. Несмотря на громадный интерес к работе на Российском фондовом рынке, статистическим методом анализа и прогнозирования его деятельности не уделяется дожного внимания, о чем свидетельствует сравнительно небольшое число научных публикаций по данным вопросам.

Все это обусловило выбор темы диссертации, ее актуальность в научном и практическом плане.

Цель и задачи исследования. Цель данной диссертационной работы состоит в разработке методики статистического анализа и прогнозирования развития Российского фондового рынка.

В связи с поставленной целью были сформулированы и решены следующие задачи:

-провести анализ особенностей организации мировых и отечественного фондового рынка;

-выявить основные тенденции в развитии Российского фондового рынка; -предложить методические подходы к краткосрочному прогнозированию курсов ценных бумаг;

-разработать и апробировать методику построения торговых стратегий для работы на Российском фондовом рынке;

-исследовать зависимость результатов торгов на фондовом рынке от параметров технического анализа;

-разработать агоритмы оценки устойчивости торговых стратегий и моделей;

Объектом исследования выступает Российский фондовый рынок. Предметом исследования являются количественные методы анализа Российского фондового рынка.

Методологической базой исследования послужили труды ведущих отечественных и зарубежных ученых в области статистики, эконометрики, технического анализа и компьютерной обработки данных. В качестве исследовательского инструментария использовались методы корреляционного, регрессионного и "технического" анализа, методы анализа временных рядов и прогнозирования, табличные и графические методы представления результатов исследования.

Обработка статистических данных проводилась с использованием пакетов прикладных программ: MetaStock 7.О., Statistica 6.0., SPSS 13.0.

Информационную базу исследования составили данные Росстата, результаты торгов крупнейших площадок Московской Межбанковской

Валютной Биржи (Фондовая Секция) и Российской Торговой Системы Российского фондового рынка, а также материалы периодических изданий, информация веб-сайтов российских брокерских компаний сети Internet.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке методики статистического анализа и прогнозирования развития Российского фондового рынка.

В результате выпоненного исследования, в диссертации сформулированы и обоснованны следующие результаты, выносимые на защиту:

-проведен экономико-статистический анализ и выявлены основные тенденции развития фондового рынка Российской Федерации на современном этапе;

-исследованы инвестиционная привлекательность операций с отечественными ценными бумагами, показана их высокая доходность как при догосрочных, так и при краткосрочных операциях на Российском фондовом рынке;

-разработана и апробирована методика построения торговых стратегий для Российского фондового рынка с использованием логит-моделей и адаптивных методов прогнозирования;

-разработана методика анализа влияния основных характеристик инструментов технического анализа на успешность операций на фондовом рынке;

-предложены критерии проверки устойчивости торговых стратегий и моделей прогнозирования;

Практическая значимость результатов исследования. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы инвестиционными компаниями и коммерческими банками при выборе инвестиционных стратегий на Российском фондовом рынке, российскими и иностранными инвесторами при проведении операций на отечественном фондовом рынке.

Апробация и реализация работы. Основные положения и выводы диссертации докладывались и были одобрены на семинарах кафедры Математической статистики и эконометрики.

Публикации. По теме диссертации опубликованы 5 научных статей общим объемом 3.1 п.л.

Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложения.

Диссертация: заключение по теме "Бухгатерский учет, статистика", Горбачев, Виктор Викторович

Выводы. Исследования, проведенные в данном пункте работы, показали, что создание торговых стратегий согласно разработанной в главе 2 методике возможно.

Для акций эмитентов Лукойл и РАО ЕЭС России больше подходит стратегии с использованием логит-моделей, как обладающие большей доходностью, а для акций эмитента Сибнефть - торговая стратегия с использованием адаптивной модели Хольта. Для акций эмитента СургутНефтеГаз торговая стратегия Купи и Держи, является наиболее приемлемой по доходности.

Из всего выше сказанного можно сделать вывод, что предложенные в работе методики построения торговых стратегий для прогнозирования курсов акций на Российском фондовом рынке могут применяться на практике. Однако, как показали исследования, стратегии не всегда устйчивы и для их применения необходимо проводить проверку на устойчивость с помощью мультипериодного теста.

Заключение

Проведенные исследования анализа и прогнозирования Российского фондового рынка позволяют сделать следующие основные выводы.

1. В мировой экономике начиная с 1970-х годов в рамках общих процессов либерализации происходит дерегулирование финансовых, в том числе фондовых рынков. Неуклонно возрастает удельный вес формирующихся фондовых рынков, к числу которых относят и фондовый рынок Российской федерации. Россия является частью мирового хозяйства. Степень ее "открытости" уже весьма велика и в дальнейшем, скорее всего будет повышаться. Соответственно будет повышаться роль и значение Российского фондового рынка.

В Российской федерации, среди крупнейших организаторов рынка ценных бумаг следует выделить фондовую секцию Московской межбанковской валютной биржи (ММВБ) и Российскую торговую систему (РТС).

Статистический анализ Российского фондового рынка, проведенный в данной диссертации, выявил возможности получения высоких прибылей для инвесторов.

Рост основных индексов отечественного рынка и объемов торгов позволяет говорить о большой доходности при догосрочных операциях

Высокую финансовую привлекательность имеют также и краткосрочные операции например при проведении операций с акциями Лукойл в 2004 году средняя дневная прибыль составила 2,32%.

2. Экономический анализ работы на Российском фондовом рынке, проделанный в данной работе, позволил разбить все тарифные планы на привязанные ежемесячному и ежедневному обороту торговли ценными бумагами. Используя данную информацию инвестор сможет оптимально выбрать брокера для работы на фондовом рынке

3 Предложена и апробирована методика построения торговых стратегий для работы на Российском фондовом рынке. В процессе апробации построены торговые стратегии по четырем ценным бумагам Российского фондового рынка.

3. В работе были применены статистические средства прогнозирования: логит-анализ и адаптивные модели прогнозирования. При построение логит-моделей в качестве объясняющих переменных были использованы следующие характеристики осцилятора:

- ширина воны линии осцилятора

- высота воны линии осцилятора

- ордината линии осцилятора

В работе, на основе логит-анализа, были построены четыре модели.

Из адаптивных средств прогнозирования была выбрана модель Хольта как наиболее адекватная.

При применении торговых стратегий с использованием логит-анализа по двум исследуемым бумагам из четырех была получена более высокая доходность чем при применении стратегий с использованием адаптивных моделей Хольта.

5. Предложена методика проверки устойчивости торговых стратегий к случайным изменениям на рынке основанная на мультипериодном тесте. С помощью данной методики удалось выявить устойчивые к случайным изменениям на рынке разработанных торговых стратегий. Проверка разработанных стратегий показала более высокую устойчивость стратегий с использованием моделей Хольта (из четырех стратегий одна признана неустойчивой), по сравнению с торговыми стратегиями с использованием логит-моделей (из четырех стратегий две признаны неустойчивыми).

6. В процессе проведения исследования были успешно использованы программные пакеты MetaStock 6.0 фирмы Equis International и Statictica 6.0 фирмы StatSoft, что позволило автоматизировать часть работ по созданию и проверки Торговых Стратегий.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Горбачев, Виктор Викторович, Москва

1. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. В 2 томах. - Ml: Юнити, 2001.

2. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика в задачах и упражнениях. М.: Юнити, 2001.

3. Айвазян С.А. Статистическое исследование зависимостей. М.: Металургия - 1968.

4. Айвазян С.А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешакин Л. Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.

5. Айвазян С.А., Енюков И. С., Мешакин Л. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичной обработки данных. М.: Финансы и статистика, 1993.

6. Айвазян С.А., Енюков И. С., Мешакин Л. Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985.

7. Алексеев М.Ю. Рынок ценных бумаг. М.: Финансы и статистика, 1992.

8. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976.

9. Архипов В.Ю. Экономико-Статистический анализ рынка товаров быстрого приготовления. Автореф. дис. . канд. экон. наук: 08.00.11. М.: МЭСИ, 2005

10. Ю.Афиди А., Эйзен С. Статистический анализ: подход и использование ЭВМ. -М.: Мир, 1982.

11. И.Бамбаева Н.Я. Статистический анализ и прогнозирование конъюнктуры рынка корпоративных ценных бумаг. Автореф. дис. . канд. экон. наук: 08.00.11.-М.: МЭСИ, 1999.

12. Башина О.Э. и др. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2001.

13. З.Белов Б.Х. Статистические методы контроля, исследования и прогнозирования продукции. -М.: Статистика, 1974.

14. М.Беляевский И.К., Коротков A.B. Биржевые индексы и оценки конъюнктуры. В сборнике научных трудов МЭСИ: Проблемы статистики рыночных отношений. - М.: 1992.

15. Бернстайн J1.A. Анализ финансовой отчетности. М.: Финансы и статистика, 1996.

16. Бикел П., Доксам К. Математическая статистика. М.: Финансы и статистика, 1983.

17. Бирюкова. Л.Г и др. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Инфра -М, 2004.

18. Бокс Д., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 1.-М.: Мир, 1974.

19. Бодин М., Симонов Г.И., Тюрин Ю.Н. Знаковый статистический анализ линейных моделей. -М.: Наука. Физматлит, 1997.

20. Боч Б., Хуань К.Д. Многомерные статистические методы для экономики. М.: Статистика, 1979.

21. Боровиков. В.П. Программа STATISTICA для студентов и инженеров. -М.: КомпьютерПресс, 2001.

22. Буренин А.Н. Рынки производных финансовых инструментов. М.: Инфра-М, 1996.

23. Ван Хорн Д.К. Основы управления финансами. М.: Финансы и статистика, 1997.

24. Венецкий Н.Г., Кильдишев Г. С. Основы математической статистики. М.: ЦСУ СССР 1963

25. Вентцель Е.С., Овчарова Л.А. Прикладные задачи теории вероятностей. -М.: Радио и связь, 1983.

26. Высшая математика для экономистов. Под ред. Кремера Н.Ш. М.: Юнити, 2003.

27. Горчаков A.A. Орлова И.В. Компьютерные экономико-математические модели. М.: Юнити, 1995.

28. Грейнжер К., Хатанака М. Спектральный анализ временных рядов в экономике. -М: Мир, 1973.

29. Громыко Г. JI. Общая теория статистики. М.: МГУ, 1987.

30. Громыко Г.Л., Крысина М.В., Воробьев А.Н. и др. Теория статистики. -М: ИНФРА-М, 2000.

31. Дягтерева О.И., Коршунов Н.М., Жуков Е.Ф. Рынок ценных бумаг и биржевое дело. М.: ЮНИТИ, 2003.

32. Демарк Т.Р. Технический анализ новая наука. /Пер. с англ. - М.: Диаграмма, 1997.

33. Дженкинс Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1971.

34. Джеффри O.K., Донна Л.М. Энциклопедия торговых стратегий. М.: Альпина Паблишер, 2002.

35. Джини К. Средние величины. -М.: Статистика, 1970.

36. Джонстон Д. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980.

37. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: Инфра - М, 1997.

38. Дубров A.M. Обработка статистических данных методом главных компонент. М.: Статистика, 1978.

39. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 2000.

40. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Л. Трошин Л.И. Математическая статистика (для бизнесменов и менеджеров). М.: МЭСИ, 2000.

41. Дубров A.M., Мхитарян B.C. Статистические методы многомерной классификации в экономике. М.: МЭСИ, 1984.

42. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. М.: Юнити, 2003.

43. Дубровский С.А. Прикладной многомерный статистический анализ. М.: Финансы и статистика, 1982.

44. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1986.

45. Дюран Б., Одел П. Кластерньга анализ. М.: Статистика, 1977.

46. Елисеева И.И. Комплексное использование индексного и регрессионного методов анализа. -Л.: ФЭИ, 1981.

47. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Логика прикладного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1982.

48. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1995.

49. Ефимова М.Р. Применение метода группировок в анализе эффективности управления. М.: МЭСИ, 1987.

50. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. -М.: Инфра М, 2001.51 .Задорожный С.И., Турундаевский В. Б. Марковские случайные процессы в экономике. М.: МЭСИ, 1996.

51. Зайцев А.И. Технический анализ валютных и фондовых рынков. Мировой опыт и проблемы применения в России. Автореф. дис. . канд. экон. наук: 08.00.14., 08.00.10 М.: Финансовая академия при правительстве РФ, 1999.

52. Иберла К. Факторный анализ. М.: Статистика, 1980.

53. Карасев А.И., Кремер Н. Ш, Савельева Т.И. Математические методы и модели в планировании. -М.: Экономика, 1987.

54. Касимов Ю.Ф. Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг. -М.: Филин, 1998.

55. Кендал М., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976.

56. Кильдишев Г.С. Статистический анализ динамических рядов. М.: Статистика, 1974.

57. Кленин А.Н., Шевченко К.К. Математическая статистика для экономистов статистиков,- М.: МЭСИ, 1990.

58. Ковалева Л.Н. Многомерное прогнозирование на основе рядов динамики. -М.: Статистика, 1980.

59. Кобелев Н.Б. Практика применения экономико-математических методов и моделей. М.: ЗАО "Финстатинформ", 2000.

60. Королев Ю.Г., Шмойлова P.A. и др. Статистическое моделирование и прогнозирование.-М.: МЭСИ, 1985.

61. Короткое В.А. Методология статистического исследования социально-экономических явлений в условиях рыночной экономики. Ч М.: Статистика, 1992.

62. Коби Р.В., Мейерс Т.А. Энциклопедия технических индикаторов рынка. /Пер. с англ. М.: Альпина, 1998.

63. Колемаев В.А. и др. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Высшая школа, 1991.

64. Королев Ю.Г. Метод наименьших квадратов в социально-экономических исследованиях. М.: Статистика, 1980.

65. Королев Ю.Г. Шмойлова P.A. и др. Статистическое моделирование и прогнозирование. -М.: МЭСИ, 1985.

66. Крастинь О.П. Изучение статистических зависимостей по многолетним данным. Ч М.: Финансы и статистика, 1991.

67. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: ЮНИТИ, 2004.

68. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. М.: ЮНИТИ, 2002.

69. Кузин. Ф.А. Кандидатская диссертация. Методика написания, правила оформления и порядок защиты. Практическое пособие для аспирантов и соискателей ученой степени. М.: Ось-89, 2000.

70. Кузнецов М.В. Технический анализ рынка ценных бумаг. На прим. рынка ГКО/ОФЗ. Автореф. дис. . канд. экон. наук: 08.00.10. М.: Российская экономическая академия им. Г. В. Плеханова, 1999.

71. Кузнецов М.В., Овчинников A.C. Технический анализ рынка ценных бумаг. М.: ИНФРА-М, 1996.

72. Литинский Д.С. Статистическое прогнозирование для построения эффективных торговых стратегий на валютном рынке. Автореф. дис. . канд. экон. наук: 08.00.12. М.: МЭСИ, 2003.

73. Литтл Джефри, Роудс Люсьен. Как пройти на Уол-Стрит. /Пер. с англ. -М.: ЗАО "Олимп-Бизнес", 1998.

74. Лука К. Применение технического анализа на мировом валютном рынке FOREX. -М: Евро, 2003

75. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. -М.: Статистика, 1979.

76. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. -М.: Финансы и Статистика, 2003.

77. Лукашин Ю.П. Финансовая математика. М.: МЭСИ, 2002.

78. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий A.A. Эконометрика. Начальный курс.- М.: Дело, 1997.

79. Меладзе В.Э. Курс технического анализа. М.: Серебряные нити, 1997.

80. Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Статистические методы изучения связей экономических явлений. М.: МЭСИ, 1983.

81. Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Статистический анализ многомерных совокупностей. М.: МЭСИ, 1992.

82. Минашкин В.Г. Рынок ценных бумаг: методология статистического исследования. М.: МЭСИ, 2004

83. Найман. Э.Л. Малая энциклопедия трейдера. К.: Альфа капитал: Логос, 1997.

84. Нисон С. Японские свечи: графический анализ финансовых рынков. /Пер. с англ. М.: Диаграмма, 1998.

85. Зб.О'Брайен Д., Шривастова С. Финансовый анализ и торговля ценными бумагами. -М.: Дело, 1995.

86. Общая теория статистики. Под ред. Боярского А.Я., Громыко Г.Л. М.: МГУ, 1985.

87. Пасхавер И.С. Средние величины в статистике. М.: Статистика, 1979.

88. Первозванский A.A., Первозванская Т.Н. Финансовый рынок: Расчет и риск. М.: Инфра-М, 1994.

89. Половников В.А., Горчаков A.A. Методы и модели экономического прогнозирования. -М.: МЭСИ, 1980.

90. Половников В.А., Скучалина JI.M. Обобщение моделей экономического прогнозирования. -М.: МЭСИ, 1982.

91. Пардо Р. Разработка тестирование оптимизация торговых систем для биржевого трейдера. М.: Минакс, 2002.

92. Рубцов Б.Б. Мировые рынки ценных бумаг. М.: Экзамен, 2002.

93. Салин В.Н. Биржевая статистика. М.: Финансы и статистика, 2003.

94. Семенкова Е.В. Операции с ценными бумагами: российская практика. -М.: Инфра-М, 1996.

95. Соколов H.A. Применение теории неопределенности в экономике. М.: МЭСИ, 1996.

96. Сорос Д. Ахимия финансов. М.: Инфра - М, 1996.

97. Статистический словарь. Под ред. Королева М.А. М.: Финансы и статистика, 1989.

98. Статистическое моделирование и прогнозирование. Под ред. Гранберга А.Г. М.: Финансы и статистика, 1990.

99. Стивен Б.А. Технический анализ от А до Я. М.: Диаграмма, 2000.

100. Сигел Э.Ф. Практическая бизнес-статистика. М.: Вильяме, 2004.

101. Суслов И.П. Общая теория статистики. М.: Статистика, 1978.

102. Тейл Г. Прикладное экономическое прогнозирование. М.: Статистика, 1990.

103. Теория статистики. Под ред. Шмойловой P.A. М.: Финансы и статистика, 2004

104. Теселюк И.Е. Статистика финансов. Минск: Высшая школа, 1994.

105. Трошин Л.И., Мхитарян B.C. Корреляционный и регрессионный анализ.-М.:МЭСИ, 1981.

106. Уиндроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. - М.: Мир, 1989.

107. Федосеев В.В. и др. Экономико-математические методы и прикладные модели. М.: Юнити, 1999.

108. Фестер Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа.- М.: Финансы и статистика, 1983.

109. Царихин К.С. Рынок ценных бумаг. В 2 томах. М.: Социальные отношения, 2002

110. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977.

111. Ханк Д.Э., и др. Бизнес-прогнозирование. М.: Вильяме, 2003.

112. Хлебина Ю.А. Статистический анализ состояния российского фондового рынка и прогнозирование курса акций корпоративных эмитентов. Автореф. дис. канд. экон. наук: 08.00.11. М.: МЭСИ, 2000.

113. Хорошилов A.B., Селетков С.Н. Мировые информационные ресурсы. -П.: Питер, 2004.

114. Шеремет А.Д., Сайфулин P.C. Методика финансового анализа. М: Инфра-М, 1995.

115. Ширинская Е.Б. Операция коммерческих банков и зарубежный опыт. -М.: Финансы и статистика, 1993.

116. Шмойлова P.A., Бесфамильная Е.Б. и др. Теория статистики. М: Финансы и статистика, 1998.

117. Эдер А. Как играть и выигрывать на бирже. /Пер. с англ. М.: КРОН-ПРЕСС, 1996.

118. Эдоус М., Стэнсфид Р. Методы принятия решений. М.: Юнити, 1997.

119. Эрлих. A.A. Технический анализ товарных и финансовых рынков. М.: Инфра - М, 1996.

120. Anderson Т. W., Rubin Н. Statistical inferences in factor analysis. Proc. 3 Berkeley Symp. Math. Statist. And Propab. Univ. Cailf. Press, 1956.

121. Bradney, Glyn. Technical Analysis. An Introductory Course. Moscow: Reuters, 1998.

122. Bressert, Walter J. The Power of Oscillator/Cycle Combinations. Tucson: Bressert and Associates, 1991.

123. Copsey, Ian. Dow Jones Telerate. Guide to Technical Analysis. Dow Jones Telerate Ltd., 1996.

124. Edwards, Robert D. and Magee, John. Technical Analysis of Stock Trends. New York: New York Institute of Finance, 1992.

125. Elder, Alexander. Triple Screen Trading System. Futures Magazine, April 1986.

126. Kaufman P.J. Technical Analysis in Commodities. New York: Wiley & Wiley, 1978.

127. Murphy, John J. Technical Analysis of the Futures Markets. New York: Institute of Finance, 1986.

128. Pindyck R., Rubinfeld D. L. Econometric models and econometric forecasts. MeGraw-Hill Kogakusha Ltd, Tokyo, 1976.

129. Plummer, Tony. Forecasting Financial Markets. London: Kogan Page, 1989.

130. Pring, Martin J. Technical Analysis Explained. 3-rd edition. New York: McGraw-Hill, 1991.

131. Wilder, Welles J. New Concepts in Technical Trading Systems. Greensboro: Trend Research, 1978.

Похожие диссертации