Zahvaljujući brzom razvoju informacijske tehnologije, postalo je moguće analizirati velike količine informacija, izgraditi složene matematičke modele i riješiti probleme višekriterijske optimizacije u nekoliko sekundi. Znanstvenici zainteresirani za ciklički ekonomski razvoj počeli su razvijati teorije, vjerujući da će praćenje trendova u nizu ekonomskih varijabli pomoći u razjašnjavanju i predviđanju razdoblja uspona i pada. Burza je odabrana kao jedan od objekata za proučavanje. Više puta se pokušava izgraditi matematički model koji bi uspješno riješio problem predviđanja rasta cijena dionica. Osobito je "tehnička analiza" postala široko rasprostranjena.

Tehnička analiza(tehnička analiza) je skup metoda za proučavanje tržišne dinamike, najčešće putem grafikona, kako bi se predvidio budući smjer kretanja cijena. Danas je ova analitička metoda jedna od najpopularnijih. Ali možemo li uzeti u obzir one. Je li analiza prikladna za stvaranje dobiti? Prvo, pogledajmo teorije određivanja cijena na burzi.

Jedan od temeljnih koncepata od 1960-ih. broji hipoteza učinkovitog tržišta(hipoteza efektivnog tržišta, EMH), prema kojoj su podaci o cijenama i količinama prodaje za proteklo razdoblje javno dostupni. Posljedično, svi podaci koji bi se ikada mogli izvući iz analize prošlih kotacija već su se našli u cijeni dionice. Dok se trgovci natječu kako bi bolje iskoristili ovo javno znanje, oni nužno dižu cijene na razine na kojima su očekivane stope povrata u potpunosti u skladu s rizikom. Na tim je razinama nemoguće reći je li kupnja dionica dobar ili loš posao, tj. trenutna cijena je objektivna, što znači da ne možete očekivati ​​povrat iznad tržišnog. Stoga, na učinkovitom tržištu, cijene imovine odražavaju njihovu stvarnu vrijednost i njihovo ponašanje. analiza gubi svaki smisao.

Ali treba napomenuti da se danas nijedna od postojećih burzi u svijetu ne može nazvati potpuno informacijski učinkovitom. Štoviše, uzimajući u obzir suvremena empirijska istraživanja, možemo zaključiti da je teorija učinkovitog tržišta prilično utopija, jer nije u stanju u potpunosti racionalno objasniti stvarne procese koji se događaju na financijskim tržištima.

Konkretno, profesor sa Sveučilišta Yale Robert Shiller otkrio je fenomen koji je kasnije nazvao pretjeranom kolebljivošću cijena dioničkih sredstava. Bit fenomena leži u čestim promjenama navodnika, koje prkose racionalnom objašnjenju, naime ne postoji mogućnost tumačenja ovog fenomena odgovarajućim promjenama temeljnih čimbenika..

Krajem osamdesetih godina prošlog stoljeća. poduzeti su prvi koraci prema stvaranju modela koji bi, za razliku od koncepta učinkovitog tržišta, točnije objasnio stvarno ponašanje tržišta dionica. Godine 1986. Fisher Black u svojoj je publikaciji uveo novi pojam - "trgovanje bukom".

« Trgovina bukom trguje na buci, koja se percipira kao da je buka informacija. Ljudi koji trguju bukom trgovat će čak i kada bi se objektivno trebali suzdržati od toga. Možda vjeruju da je buka kojom trguju informacija. Ili možda samo vole trgovati" Iako F. Black ne naznačuje koje operatere treba klasificirati kao "trgovce bukom", opisi takvih tržišnih sudionika mogu se pronaći u radu De Longa, Shleifera, Summersa i Waldmana. Trgovci bukom pogrešno vjeruju da imaju jedinstvene informacije o budućim cijenama imovine. Izvori takvih informacija mogu biti lažni signali o nepostojećim trendovima koje daju tehnički indikatori. analize, glasine, preporuke financijskih “gurua”. Trgovci bukom uvelike precjenjuju vrijednost dostupnih informacija i spremni su preuzeti nerazumno velike rizike. Provedena empirijska istraživanja također pokazuju da trgovci bukom prvenstveno trebaju uključivati ​​individualne investitore, tj. pojedinaca. Štoviše, upravo ova skupina trgovaca trpi sustavne gubitke od trgovanja zbog neracionalnosti svojih postupaka. Za zapadne burze, empirijska potvrda ovog fenomena može se naći u studijama Barbera i Odina, a za operatere ruskog tržišta dionica - u radu I.S. Nilova. Teorija trgovanja šumom također pomaže objasniti fenomen R. Schillera. Neracionalni postupci trgovaca uzrokuju pretjeranu volatilnost cijena.

Rezimirajući suvremena istraživanja u području teorija cijena na burzi, možemo zaključiti da je korištenje tehničke analize za postizanje profita neučinkovito. Štoviše, trgovci koji koriste tehn. analiza pokušava identificirati ponavljajuće grafičke uzorke (od engleskog pattern - model, uzorak). Poriv za pronalaženjem različitih obrazaca cijena je jak, a sposobnost ljudskog oka da odabere očite trendove je nevjerojatna. Međutim, identificirani obrasci možda uopće ne postoje. Grafikon prikazuje simulirane i stvarne podatke za Dow Jones Industrial Average do 1956. godine, preuzete iz istraživanja Harryja Robertsa.

Grafikon (B) je klasični obrazac glava i ramena. Grafikon (A) također izgleda kao "tipičan" obrazac tržišnog ponašanja. Koji se od dva grafikona temelji na stvarnim vrijednostima burzovnih indeksa, a koji se temelji na simuliranim podacima? Grafikon (A) se temelji na stvarnim podacima. Grafikon (B) generira se korištenjem vrijednosti koje proizvodi generator slučajnih brojeva. Problem s identificiranjem obrazaca tamo gdje ih zapravo nema je nedostatak potrebnih podataka. Analizirajući prethodnu dinamiku, uvijek možete identificirati sheme trgovanja i metode koje bi mogle donijeti profit. Drugim riječima, postoji skup beskonačnog broja strategija temeljenih na njima. analiza. Neke strategije iz ukupne populacije pokazuju pozitivan rezultat na povijesnim podacima, druge – negativan. Ali u budućnosti ne možemo znati koja će nam grupa sustava omogućiti dosljedno ostvarivanje profita.

Također, jedan od načina utvrđivanja prisutnosti obrazaca u vremenskim serijama je mjerenje serijska korelacija. Postojanje serijske korelacije u kotacijama može ukazivati ​​na određeni odnos između prošlih i trenutnih povrata dionica. Pozitivna serijska korelacija znači da pozitivne stope povrata obično prate pozitivne stope (svojstvo postojanosti). Negativna serijska korelacija znači da su pozitivne stope povrata popraćene negativnim stopama (svojstvo reverzije ili svojstvo "ispravljanja"). Primjenom ove metode na kotacije dionica, Kendall i Roberts (1959.) dokazali su da se ne mogu otkriti nikakvi obrasci.

Zajedno s tehničkom analizom postala je dosta raširena temeljna analiza. Njegova je svrha analizirati vrijednost dionice na temelju čimbenika kao što su zarada i izgledi za dividendu, očekivanja budućih kamatnih stopa i rizik tvrtke. Ali, kao i kod tehničke analize, ako se svi analitičari oslanjaju na javno dostupne informacije o zaradi tvrtke i poziciji u industriji, teško je očekivati ​​da će procjena izgleda bilo kojeg analitičara biti mnogo točnija od one drugih. Takvo istraživanje tržišta provode mnoge dobro informirane i izdašno financirane tvrtke. S obzirom na tako jaku konkurenciju, teško je pronaći podatke koje drugi analitičari već nemaju. Dakle, ako su podaci o određenoj tvrtki javno dostupni, tada će stopa povrata koju investitor može očekivati ​​biti najčešća.

Uz gore opisane metode, pokušavaju koristiti neuronske mreže, genetske algoritme itd. za predviđanje tržišta. Ali pokušaj korištenja prediktivnih metoda u odnosu na financijska tržišta pretvara ih u samodestruktivni modeli. Na primjer, pretpostavimo da jedna od metoda predviđa temeljni trend rasta tržišta. Ako je teorija široko prihvaćena, mnogi će investitori odmah početi kupovati dionice očekujući rast cijena. Kao rezultat toga, rast će biti mnogo oštriji i brži od predviđenog. Ili do rasta možda uopće neće doći zbog činjenice da veliki institucionalni sudionik, nakon što je otkrio prekomjernu likvidnost, počinje rasprodavati svoju imovinu.

Samouništenje prediktivnih modela nastaje zbog njihove upotrebe u konkurentskom okruženju, odnosno u okruženju u kojem svaki agent nastoji izvući vlastitu korist utječući na određeni način na sustav u cjelini. Utjecaj pojedinog agenta na cijeli sustav nije značajan (na prilično razvijenom tržištu), međutim, prisutnost efekta superpozicije izaziva samouništenje pojedinog modela. Oni. ako se algoritam trgovanja temelji na prediktivnim metodama, strategija postaje nestabilna, a dugoročno se model samolikvidira. Ako je strategija parametarska i prediktivno neutralna, to daje konkurentsku prednost u usporedbi sa sustavima trgovanja koji koriste prognozu za donošenje odluka. Ali vrijedi uzeti u obzir da se potraga za strategijama koje zadovoljavaju takve parametre kao što su, na primjer, profit/rizik, odvija istovremeno s potragom za sličnim sustavima od strane drugih trgovaca i velikih financijskih kompanija na temelju istih povijesnih podataka i praktički istih kriterija. To implicira potrebu korištenja sustava koji se temelje ne samo na općeprihvaćenim osnovnim parametrima, već i na pokazateljima kao što su pouzdanost, stabilnost, sposobnost preživljavanja, heteroskedastičnost itd. Od posebnog interesa su strategije trgovanja temeljene na tzv. "dimenzije dodatnih informacija". Pojavljuju se u drugim, obično srodnim područjima djelatnosti i, iz raznih razloga, rijetko ih koristi široki krug ljudi na burzi.

Gornja razmatranja omogućuju nam da izvučemo sljedeće zaključke:

1. Teorija trgovanja bukom, za razliku od koncepta učinkovitog tržišta, omogućuje nam točnije objašnjenje stvarnog ponašanja dioničke imovine.
2. Ne postoji obrazac u promjenama kotacija instrumenata za trgovanje, tj. Nemoguće je predvidjeti tržište.
3. Korištenje prediktivnih metoda, posebice tehničke analize, dovodi do neizbježne propasti trgovca u srednjem roku.
4. Za uspješno trgovanje na burzi potrebno je koristiti prediktivno neutralne strategije temeljene na “dodatnim informacijskim dimenzijama”.

Popis korištene literature:

1. Shiller R. Irrational Exuberance. Princeton: Princeton University Press, 2000.
2. Black F. Šum // Časopis za financije. 1986. Vol. 41. R. 529-543.
3. De Long J. B., Shleifer A. M., Summers L. H., Waldmann R. J. Noise Trader Risk na financijskim tržištima // Journal of Political Economy. 1990. Vol. 98. R. 703-738.
4. Barber B. M., Odean T. Trgovanje je opasno za vaše bogatstvo: Izvedba ulaganja pojedinačnih ulagača u obične dionice // Journal of Finance. 2000. Vol. 55. broj 2. str. 773-806.
5. Barber B. M., Odean T. Dječaci će biti dječaci: Spol, pretjerano samopouzdanje i ulaganje u obične dionice // Quarterly Journal of Economics. 2001. Vol. 116. R. 261-292.
6. Odean T. Trguju li investitori previše? // American Economic Review. 1999. Vol. 89. R. 1279-1298.
7. Nilov I. S. Tko gubi novac kada trguje na burzi? // Financijsko upravljanje. 2006. br. 4.
8. Nilov I. S. Trgovina šumom. Suvremena empirijska istraživanja // RCB. 2006. br. 24.
9. Harry Roberts. Tržišni uzorci i financijska analiza: metodološki prijedlozi // Journal of Finance. ožujka 1959. P. 5-6.

Svaka država izravno ovisi o stupnju razvoja nacionalnog gospodarstva i događajima koji se u određenom trenutku događaju na globalnoj areni financijskog tržišta. Pod utjecajem različitih političkih i ekonomskih uvjeta, budući da su ova tržišta vrlo osjetljiva na različita politička događanja, kao i uzimajući u obzir utjecaj vanjskih i unutarnjih ekonomskih čimbenika, burza naizmjenično raste i pada u ponor krize. . S obzirom na međusobnu povezanost svih burzi, koja se izražava u pitanjima međunarodnog ispreplitanja različitih kapitala, fluktuacije koje se događaju na burzi dotične zemlje mogu uzrokovati značajne promjene na burzama neke druge zemlje, a možda i više njih. , kao i mnoge druge zemlje, tek je u fazi razvoja, unatoč brzini razvoja koja posljednjih godina uzima sve više maha. Ali ponekad postoji mišljenje da je daljnji razvoj jednostavno neizvediv, budući da postoji niz značajnih problema u razvoju burze. Jedan od najvažnijih problema je slabo razumijevanje svih potencijalnih mogućnosti pregovaranja među ponuditeljima. U isto vrijeme, oni još uvijek prilično slabo razumiju vrste transakcija dostupnih na burzi. Još jedna karakteristična značajka je niska razina investicijske kulture, zbog koje tržište raste sporije nego što bi moglo biti. Osim neznanja tržišnih sudionika, kao poseban problem može se izdvojiti zakonska regulativa koja ne odražava sve odredbe i poteškoće svakodnevnog rada trgovaca i investitora. Neosporna je činjenica da se zakonodavni okvir stalno unapređuje, ali sama činjenica špekulacije na burzi do sada nije iskorijenjena i povremeno se pojavljuje u punom sjaju. Još jedna stavka na našem popisu je nedostatak sposobnosti upravljanja financijskim rizicima. Europske burze izdvajaju se činjenicom da na burzi imaju osiguravajuća društva, zahvaljujući kojima su rizici povezani s procesom transakcije minimizirani. Još jedno jamstvo odsutnosti rizika je korištenje posebnog mehanizma za sklapanje transakcija, koji se, zahvaljujući stupnju obrazovanja stanovnika europskih zemalja, svake godine sve više usmjerava. Međutim, razina obrazovanja ruskih investitora ponekad postaje uzrok ozbiljnih razvojnih problema na tržištu dionica. Ne treba podcjenjivati ​​sposobnosti ruskog tržišta dionica, jer svake godine njegova uloga u privlačenju ulaganja postaje sve značajnija, ali niz neriješenih problema i dalje koči razvoj investicijskih procesa. Glavni je nedostatak dugoročne državne politike u pogledu tržišta vrijednosnih papira, koja bi omogućila njihovo pretvaranje u učinkovita ulaganja. U 2008. godini napravljeni su prvi koraci zahvaljujući istraživanjima različitih stručnjaka za investicije i uz pomoć stranih konzultanata. Rezultat ove studije bio je model daljnjeg razvoja ruskog tržišta dionica u bliskoj budućnosti, zahvaljujući kojem bi se obujam kapitalizacije ruskog tržišta u svjetskom gospodarstvu trebao pomaknuti s 11. mjesta na 4. mjesto. Drugi problem je niz problema zajedno - nepošteno određivanje cijena, nedostatak slobodnog pristupa i procedura za zaštitu investitora na burzi. Sve se to očituje u kršenju prava manjih ulagatelja od strane velikih dioničara, u prisutnosti visokih troškova pri kupnji i prodaji dionica, kao iu prisutnosti postupka preuknjižbe prava, unatoč malom obimu dionica. transakcije nelikvidnih dionica. Treća točka na ovom popisu je nepostojanje više ili manje duge povijesti dioničkih društava nastalih tijekom privatizacije. Zbog toga se većina poduzeća ne može pohvaliti jasno razvijenom politikom dividendi. Mnogi izdavatelji ili uopće ne plaćaju kamate ili su toliko mali da jednostavno počinju gubiti na atraktivnosti u očima investitora. Dionice se ne kupuju s očekivanjem isplate dobrih dividendi, već u nadi povećanja njihove vrijednosti. Stoga su transakcije špekulativne, a ne investicijske. Redovita isplata dividende, zajedno s visokim postotkom dividende, mogla bi dionicama vratiti njihovu početnu privlačnost, a poduzeća bi mogla prikupiti dodatna sredstva izdavanjem novih paketa dionica. Za razvoj burze važan je stupanj povjerenja stanovništva zemlje u procese na tržištu dionica. Iskustvo stečeno u razvijenim zemljama pokazuje da koliko je tržište dionica stabilno u mnogočemu ovisi o dostupnosti . Realnost sudjelovanja malih i srednjih ulagatelja osigurava mogućnost ulaganja ušteđevine u uzajamne i dioničke fondove. Međutim, ako usporedimo obim ulaganja u takve fondove u Rusiji i razvijenim zemljama, onda statistika neumoljivo utvrđuje činjenicu da naši sugrađani nemaju povjerenja u te fondove, zbog čega je obim ulaganja nepristojno mali. Mali je i krug ljudi koji svoj novac ulažu na burzu. O temi - "Problemi burze" - općenito ili posebno u Rusiji, moguće je razgovarati gotovo beskonačno, a gore navedeni popis problema samo je mali dio ogromnog popisa koji uključuje niz razloga za usporavanje razvoja burze. Ako ipak nađemo način da riješimo (makar i ne odjednom, već postupnim pristupom problemu) probleme financijskog tržišta, tada ćemo u konačnici dobiti jaku Rusiju i konkurentnu burzu.

Budite u tijeku sa svim važnim događajima United Tradersa - pretplatite se na naše

Pošaljite svoj dobar rad u bazu znanja jednostavno je. Koristite obrazac u nastavku

Studenti, diplomanti, mladi znanstvenici koji koriste bazu znanja u svom studiju i radu bit će vam vrlo zahvalni.

Objavljeno na http://www.allbest.ru/

UVOD

Tržište vrijednosnih papira postalo je važan i sastavni dio gospodarskog života naše zemlje. Trenutačno se u Rusiji, u vezi s njezinim uključivanjem u sustav globalnog financijskog tržišta, dodjeljivanjem međunarodnog kreditnog rejtinga zemlji, plasiranjem tranše euroobveznica i kotiranjem američkih depozitarnih potvrda za ruske dionice na stranim burzama, nalazi prijeka je potreba za civiliziranim pristupom istraživanju i proučavanju dinamike cijena na različitim segmentima tržišta vrijednosnih papira. Razvoj ruskog tržišta vrijednosnih papira sada je dosegao razinu na kojoj se njegovi sudionici suočavaju ne samo s problemom planiranja veličine i smjera vlastitih ulaganja, već i s određivanjem najoptimalnijih načina analize tržišne situacije. Ruski brokeri posluju u uvjetima velikih fluktuacija kotacija i rastuće konkurencije. Treba napomenuti da će se zbog postojećih trendova u poslovanju na ruskom tržištu vrijednosnih papira, nerazvijene infrastrukture i nedovoljne likvidnosti ovog tržišta, mnogi investitori morati orijentirati na razvijena svjetska tržišta vrijednosnih papira. Da biste uspješno funkcionirali u ovoj situaciji, morat ćete koristiti alate i metode analize i predviđanja koji se koriste na tim tržištima. Primarnu važnost u ovom pitanju ima znanstveno-metodološka potpora aktivnostima burzovnih sudionika. Najvažniji alat za takvu podršku je korištenje ekonomsko-matematičkih metoda, koje uključuju statističke metode za analizu i prognozu stanja na burzi. Razrađene su i detaljno opisane metode koje su praktički ispitane i desetljećima se uspješno koriste na razvijenim burzama. Ruski analitičari najčešće pokušavaju prilagoditi metode koje se koriste na zapadnim tržištima, uzimajući u obzir ruske karakteristike. Međutim, u domaćoj praksi statističkim metodama za analizu tržišta vrijednosnih papira ne pridaje se dužna pozornost, o čemu svjedoči relativno mali broj znanstvenih publikacija.

Sve je to odredilo izbor teme kolegija i njegovu relevantnost.

Svrha kolegija je predvidjeti rusko tržište dionica.

Za postizanje ovog cilja potrebno je riješiti niz problema:

Razmotriti glavne pristupe predviđanju stanja tržišta dionica;

Opravdati metodu predviđanja stanja burze u Ruskoj Federaciji;

Predstaviti karakteristike burze kao predmeta istraživanja;

Provesti retrospektivnu analizu burze u Ruskoj Federaciji;

Sadašnji scenariji razvoja ruske burze u dugoročnom razdoblju;

Opišite model prognoze stanja ruske burze;

Napravite prognozu za rusko tržište dionica;

Provedite provjeru prognoze ruskog tržišta dionica.

POGLAVLJE 1. TEORIJSKI ASPEKTI PREDVIĐANJA DIONIČKOG TRŽIŠTA RF

predviđanje tržišta dionica

1.1 Osnovni pristupi predviđanju stanja na burzi

Potencijalne trgovce dionicama i derivatima privlači izgled lake zarade, no burza ne oprašta znakove slabosti, ne voli lijene i rastresene ljude. Svaki trgovac mora stalno predviđati tržište dionica, biti izuzetno oprezan i spreman donijeti ispravnu odluku u svakom trenutku. Redoviti rad na sebi preduvjet je za one koji će postati uspješan trgovac.

Trgovanje radi pod stalnim psihološkim pritiskom. I ne može svaka osoba to izdržati. Razina živčane napetosti u trgovanju dionicama stalno je izvan razmjera, a ako se svjesno ne nosite s ovom pojavom, lako možete izgubiti zdravlje i novac. Mnogo je načina kako smanjiti razinu stresa pri radu na burzi ili ga u potpunosti izbjeći. Jedna od tih metoda je korištenje mehaničkog sustava trgovanja Agapova T.A., Seregina S.F. Makroekonomija: Udžbenik - M.: MSU, 2009. - 563 str.

Mehanički sustav trgovanja omogućuje vam uklanjanje emocionalne komponente u procesu predviđanja burze, taktičkih i strateških odluka. Takav sustav nikada neće dvojiti treba li završiti gubitničku trgovinu ili ne. Rad na stvaranju automatiziranog sustava odvija se u mirnom, povoljnom okruženju, što potiče pažljivu i ležernu razradu svih detalja. Ovaj pristup omogućuje trgovcu da sačuva svoje zdravlje i sredstva s kojima posluje na stvarnom računu. Dok sustav radi, glavna zadaća trgovca je inicirati pokretanje sustava i osigurati da radi bez kvarova, ostalo će sustav učiniti sam. Na internetu možete pronaći informacije o mehaničkim sustavima koji se mogu koristiti za rad na ruskom tržištu dionica.

Metode predviđanja na burzi su individualne za svakog trgovca. Igrači koji trguju unutar dana nazivaju se trgovci unutar dana. Takvi ljudi mogu obaviti desetak različitih transakcija u jednom danu. Srednjoročni špekulanti vrše 1-2 transakcije tjedno, dok se pozicija drži od nekoliko dana do nekoliko mjeseci. Posebna kategorija igrača – investitora – zadovoljava se s nekoliko transakcija godišnje. Svi ovi ljudi podijeljeni su u četiri glavne skupine, a razlikuju se po različitim metodama predviđanja tržišta dionica.

Metoda tehničkog predviđanja. To uključuje ljude koji se oslanjaju na načela tehničke analize tržišta. Postoji nekoliko glavnih vrsta takve analize Burenin, A. N. Tržište vrijednosnih papira i izvedenih financijskih instrumenata. - M.: Federative Book Trading Company, 2009.- 489 str.:

· tehnički pokazatelji;

· analiza valova i svijeća;

· grafikoni cijena;

· korištenje metode umjetno stvorene inteligencije.

Skupina ovih trgovaca je najveća. To je zbog ogromne količine informacija o analizi tržišta i mogućnosti da im se lako pristupi. Svaki početnik može sam naučiti osnove takve analize. Glavno načelo tehničke analize je proučavanje procesa fluktuacije cijena pomoću posebnih pokazatelja - to su tehnički pokazatelji; također se koristi grafikon. Široko prihvaćena ideja je da se pomnim proučavanjem ponašanja tržišta u prošlosti može predvidjeti kako će se ono ponašati u budućnosti - kretanje tržišta obično se karakterizira terminima kao što su cikličnost i valovito ponašanje.

Kad bi tehnička analiza funkcionirala, onda bi svaka osoba koja je čitala i proučavala osnove mogla zaraditi na burzi. Praksa pokazuje da 90% trgovaca gubi novac na burzi, stoga možemo zaključiti da tehnička analiza ne funkcionira ili ne funkcionira onako kako većina špekulanata misli o tome.

Fundamentalna metoda predviđanja. Ova grupa okuplja ljubitelje fundamentalne analize. Ova vrsta analize smatra se najsloženijom na tržištu i zahtijeva sposobnost analitičkog razmišljanja. Da biste izvršili takvu analizu, morate ispravno obraditi vrlo veliku količinu informacija - trgovac ovdje djeluje kao analitičar. Koncept fundamentalne analize temelji se na predviđanju posljedica ponašanja cijena kao rezultat utjecaja određenih događaja u svjetskom gospodarstvu. Financijske vijesti, prirodne katastrofe i drugi slični događaji ostavljaju određeni trag na funkcioniranje financijskih tržišta. Pravi fundamentalist mora biti stručnjak za svjetsku ekonomiju da bi uspješno koristio ovu metodu.

Najčešće ovu metodu koriste konzervativni investitori s dugim horizontom ulaganja. Fundamentalni analitičari procjenjuju dionice poduzeća u smislu profitabilnosti poslovanja i generiranja novčanog toka. Velika se pažnja posvećuje tromjesečnim i godišnjim izvješćima, prije čije objave u pravilu postoje jaka kretanja dionica Lyalin V.A. Rusko tržište vrijednosnih papira: glavne faze i trendovi razvoja // Euroazijski međunarodni znanstveno-analitički časopis. - 2012. - br. 2. - str. 182-186.

Kockarski pristup. U ovu skupinu obično spadaju kockari koji proces trgovanja doživljavaju kao da igraju u kasinu, neki od njih koriste teoriju vjerojatnosti za sklapanje poslova. Takvi ljudi su jednostavni igrači koji se koriste određenim lukavim principima pri razvoju vlastitog sustava za rad na burzi. Oni stavljaju naloge za zaustavljanje koristeći povećanje veličine uloga nakon što poprave gubitnički posao, u nadi da će u budućnosti neizbježno dobiti dobitak.

Takvi tipovi u pravilu ne ostaju dugo na tržištu. Niz sreće ustupio je mjesto nizu neuspjeha i prije ili kasnije, poput igrača kasina, oni završe tako da izgube svoj račun.

Inteligentna metoda za predviđanje tržišta dionica. Nakon nekoliko godina trgovanja i proučavanja raznih strategija i metoda, čovjekova podsvijest sve to spaja u jednu cjelinu. Istovremeno, odluke o kupnji/prodaji dionica donose se intuitivno. Ne koristi se analiza Blank, I. A. Upravljanje ulaganjima. -- Kijev: MP "ITEM" LTD "United London Trade Limited", 2009. - 412 str. Oni se bave trgovanjem, oslanjajući se isključivo na svoju intuiciju. Često su to vrlo uspješni trgovci, s dugogodišnjim iskustvom na tržištu, dovoljno im je samo letimično pogledati jedan ili drugi grafikon cijena kako bi dali ispravnu procjenu trenutne situacije i donijeli odluku kako napraviti dobit. Takvih trgovaca je jako malo. Njihovo tajno oružje je veliko iskustvo redovnog trgovanja na burzi. Na prvi pogled može se činiti da ti ljudi predviđaju burzu koristeći metodu treće skupine kockara, ali to je pogrešno mišljenje. Gurui financijskih tržišta koriste tehničku i fundamentalnu analizu na podsvjesnoj razini, zahvaljujući svom golemom iskustvu - za takve ljude kažu da "osjećaju tržište". Gornja podjela na skupine prilično je proizvoljna. Postoje ljudi koji koriste tehnike različitih skupina. Mnogi igrači razvili su nekoliko sustava trgovanja i rade s njima.

1.2 Opravdanje metode za predviđanje stanja burze u Ruskoj Federaciji

Korelacijska analiza često se koristi za procjenu odnosa između globalnih tržišta dionica. Razvoj istraživanja u ovom području je olakšan, s jedne strane, prisutnošću kvantitativnih statistika koje karakteriziraju dinamiku tržišnih uvjeta u obliku burzovnih indeksa, as druge strane, visokom praktičnom vrijednošću rezultata istraživanja.

Možete dati primjere vrlo zanimljivih radova znanstvenika koji rade pod pokroviteljstvom Svjetske banke i MMF-a http://www.naufor.ru/download/pdf/factbook/ru/RFR2012.pdf:

- Pritsker M.<Каналы распространения финансовой инфекции>(Kanali za financijsku zarazu).

U ovom radu Mat Pritsker ispituje razloge međusobne povezanosti financijskih tržišta, izražene, između ostalog, kroz korelaciju burzovnih indeksa.

- Baig T., Goldfajn I.<Российский дефолт и финансовая инфекция в Бразилию>(Ruska zabrana i zaraza u Brazilu).

Na temelju analize statističkih podataka o financijskim tržištima Brazila i Rusije, autori su zaključili da je financijska kriza u Brazilu pogoršana, ali ne i uzrokovana ruskim bankrotom. Također su primijetili postojanje značajne korelacije između ruskog i brazilskog financijskog tržišta, što je posebno izraženo na tržištu euroobveznica.

- Forbes K., Rigobon R.<Измерение финансовой инфекции. Концептуальные и эмпирические аспекты>(Mjerenje zaraze: konceptualna i empirijska pitanja).

Potrebno je obratiti pozornost na određene značajke povezane s mjerenjem korelacije između indeksa:

Prvo, koeficijent korelacije ne mjeri se između burzovnih indeksa, već između relativnih promjena u burzovnim indeksima: što je dulje razdoblje istraživanja, veća je distorzija koja nastaje kada se ovo pravilo prekrši.

Drugo, istraživač mora odlučiti o izboru razdoblja za promjenu burzovnih indeksa. Možete izračunati koeficijent korelacije između dnevnih, tjednih, mjesečnih prinosa burzovnih indeksa, au svakom slučaju rezultat studije će biti drugačiji; što je kraće razdoblje isplativosti, to je veća vjerojatnost da koeficijent korelacije neće uzeti u obzir stvarne utjecaje koji se pojavljuju s određenim odmakom; kako se razdoblje produljuje, broj opažanja se smanjuje i, sukladno tome, koeficijent korelacije postaje manje značajan.

Treće, pri procjeni dinamike koeficijenta korelacije javlja se problem heteroskedastičnosti. Suština problema je u tome što je procjena korelacije u pojedinim razdobljima iskrivljena zbog promjena amplitude fluktuacija burzovnih indeksa.

Metoda ekstrapolacije trenda nastala je na temelju statičkog promatranja dinamike pojedinog pokazatelja, identificiranja trendova razvoja i održavanja tog trenda za naredna razdoblja. Inače, možemo reći da metode ekstrapolacije trendova omogućuju prijenos trendova prošlog razvoja predmeta koji se proučava u buduće razdoblje Gerasimenko V. Moderno tržište vrijednosnih papira // Russian Economic Journal. - 2011. - br. 9.- str. 53-75..

Ova metoda ekstrapolacije trenda koristi se uglavnom za kratkoročno predviđanje, do godinu dana, u slučaju kada je broj promjena jednak minimalnoj vrijednosti. Ova metoda se provodi za svaki konkretan objekt zasebno iu fazama za svaki sljedeći trenutak tekućeg vremena. Kada je potrebno napraviti prognozu za proizvod ili uslugu na temelju ekstrapolacije, zadatak predviđanja uključuje analizu potražnje i analizu prodaje određenog proizvoda.

Rezultati paraboličkog predviđanja trendova primjenjivi su za sva područja unutarkompanijskog planiranja, kao i za strateško, financijsko, marketinško planiranje, planiranje proizvodnje i upravljanje zalihama, upravljanje trgovinskim tokovima i operacijama. Za kratkoročno predviđanje najčešće se koriste sljedeće vrste metoda ekstrapolacije trenda: metode pokretnih prosjeka i metode eksponencijalnog izglađivanja. Metoda pomičnog prosjeka temelji se na jednostavnoj pretpostavci, koja kaže da je sljedeći pokazatelj u određenom vremenskom razdoblju po vrijednosti jednak prosjeku. Ova ekstrapolacijska brojka izračunata je za zadnja 3 mjeseca.

Metoda izglađivanja eksponencijalnog trenda može se okarakterizirati kao prognoza trenutnog pokazatelja za nadolazeće razdoblje, koja je predstavljena kao ukupni iznos stvarnog pokazatelja za tekuće razdoblje i kratkoročna prognoza za tekuće razdoblje, ponderirana pomoću posebnih indikatori. U nekim slučajevima, ove metode trenda nadopunjuju se drugim metodama parabolične korelacije trenda. Ova metoda uključuje proučavanje interakcije različitih trendova kako bi se utvrdio njihov međusobni utjecaj i izravno poboljšala kvaliteta prognoza. Shodno tome, korelacijska analiza proučava odnos između dva ili više pokazatelja, ovisno o tome, ova se metoda naziva parna ili višestruka korelacija. Ove metode koriste i ruska i strana poduzeća, jer su najjednostavnije, najtradicionalnije i učinkovitije.

2. POGLAVLJE. ISTRAŽIVANJE PROGNOZA STANJA BURZE U RF

2.1. Obilježja burze kao predmeta istraživanja

Godinu je obilježilo oštro smanjenje instrumentalne baze ruskog tržišta dionica: na domaćem organiziranom tržištu broj izdavatelja smanjio se za 45 jedinica - na 275 tvrtki.

Kapitalizacija domaće burze neznatno se promijenila i iznosila je 817 milijardi dolara u stranoj valuti (2,3% više nego godinu dana ranije), au usporedbi s BDP-om kapitalizacija je pala na 40%.

I dalje postoje strukturne neravnoteže u kapitalizaciji. Smanjenje udjela deset najkapitaliziranijih izdavatelja zaustavilo se na 62%. Industrija nafte i plina činila je 50% kapitalizacije na kraju godine. U kapitalizaciji su smanjeni udjeli metalurgije i elektroprivrede, a povećana je kapitalizacija kemijske industrije, komunikacija i trgovačkih društava.

Obujam transakcija dionicama na domaćem burzovnom tržištu (isključujući repo transakcije) konstantno je padao tijekom cijele godine i iznosio je 11,5 trilijuna RUB. (41% manje nego godinu dana ranije), najveći je pad prometa ostvaren u sektoru Classica grupe Moskovske burze. Prosječni dnevni promet, prema tome, naglo je smanjen na 45,4 milijarde rubalja Gerasimenko V. Moderno tržište vrijednosnih papira // Russian Economic Journal. - 2011. - br. 9.- str. 53-75..

Koncentracija internog burzovnog prometa na dionicama pojedinih izdavatelja ostaje visoka: deset najlikvidnijih izdavatelja dionica čini 85% ukupnog prometa, dok oko polovice prometa čine udjeli samo dva izdavatelja - Gazprom OJSC i Sberbank of Russia OJSC. Istodobno, udio transakcija s dionicama Sberbank of Russia OJSC u ukupnom prometu za godinu smanjio se za 5 postotnih bodova.

Zarada po dionici (P/E) padala je tijekom cijele godine i na kraju godine iznosila je 5,3.

Tržište korporativnih obveznica. Broj izdavatelja obveznica u sekundarnom optjecaju smanjio se tijekom godine za 5,2% i iznosio je 292. Broj izdanja obveznica porastao je na 767 izdanja (10,8% više nego godinu dana ranije). Obujam plasmana na kraju godine dosegnuo je 1,2 trilijuna rubalja, što je maksimalna vrijednost za promatrano razdoblje.

Opseg domaćeg tržišta korporativnih obveznica dosegnuo je 4,2 trilijuna RUB do kraja godine. po nominalnoj vrijednosti - 21% više nego godinu dana ranije. No, u usporedbi s BDP-om, to je nešto manje od 7%.

Ukupni obujam razmjene i izvanberzanskih transakcija (po nominalnoj vrijednosti, isključujući repo transakcije) s korporativnim obveznicama za godinu iznosio je 6,7 trilijuna rubalja. - 15% više nego prethodne godine. Više od 80% sekundarnog prometa čine mjenjački poslovi. Njihov obujam (stvarna cijena, isključujući repo transakcije) porastao je za 3% u usporedbi s prethodnom godinom - na 5,3 trilijuna RUB. Udio deset najvećih izdavatelja korporativnih obveznica u ukupnom obujmu burzovnih transakcija obveznicama čini 53% prometa i taj broj ima tendenciju rasta.

Udio transakcija s obveznicama kojima se trguje na burzi na kraju godine porastao je na 30% http://www.naufor.ru/download/pdf/factbook/ru/RFR2012.pdf.

Problem nepodmirivanja obveza po korporativnim obveznicama u 2012. godini izgubio je na važnosti, pokazatelji kršenja obveza izdavatelja korporativnih obveznica vratili su se na razinu prije krize.

Tržište državnih obveznica. Ubrzao se rast obujma izdavanja državnih obveznica (GKO-OFZ), a na kraju godine obujam ovog tržišta po nominalnoj vrijednosti dosegao je 3,3 trilijuna rubalja. (17% više nego godinu ranije), u odnosu na BDP to nije puno više od 5%. Obujam sekundarnog tržišta (u glavnom načinu trgovanja i načinu dogovorenih transakcija) povećao se 2,5 puta tijekom godine i iznosio je 4,4 trilijuna rubalja.

Tržište subfederalnih i općinskih obveznica. Proteklih godina ovo tržište nije pokazalo pozitivne trendove. Njegov je obujam u usporedbi s drugim sektorima tržišta dužničkih vrijednosnih papira mali i na kraju godine iznosio je 440 milijardi rubalja. po par. Sekundarno tržište karakterizira velika varijabilnost, no jasan je trend stalnog pada prometa, a na kraju godine ukupan obujam trgovanja (burzni i izvanberzanski poslovi po nominalnoj vrijednosti, isključujući repo poslove). ) smanjen na 533 milijarde rubalja. (8,5% manje nego godinu dana ranije).

Kompozitni dionički indeksi nisu uspjeli nadoknaditi prošlogodišnje gubitke tijekom godine. Pozitivna dinamika indeksa zabilježena je samo u prva tri mjeseca godine, zatim je došlo do pada, koji je zamijenjen bočnim trendom.

Indeksi RTS i MICEX dosegnuli su svoje maksimalne vrijednosti za godinu gotovo istovremeno: indeks RTS 15. ožujka 2012. iznosio je 1754, porastao je za 22,4% od početka godine, indeks MICEX 14. ožujka 2012. dosegao je na razini 1631. godine, te su od početka godine porasli za 12,9 posto. Indeksi su dosegli svoju minimalnu vrijednost za godinu u svibnju-lipnju: RTS indeks 1. lipnja 2012. iznosio je 1227, smanjivši se od maksimalne vrijednosti za 27,2%, indeks MICEX 23. svibnja 2012. pao je na 1256, smanjivši se od maksimuma vrijednost za 22,9% Lyalin V A. Rusko tržište vrijednosnih papira: glavne faze i trendovi razvoja // Euroazijski međunarodni znanstveni i analitički časopis. - 2012. - br. 2. - str. 182-186.

Krajem godine konsolidirani burzovni indeksi dionica zabilježili su blagi pozitivan prinos, a najveći rast imao je RTS indeks (1526,98 bodova - plus 10,5% godišnje).

Kompozitni dionički indeksi ne pokazuju sposobnost prevladavanja povijesnih maksimuma postignutih u prvoj polovici 2008., pokušaja ulaska u dugoročni uzlazni trend zabilježen u razdoblju 2010.-2012. završiti neuspješno.

Među industrijskim indeksima, elektroenergetski indeks bilježi najveći pad drugu godinu zaredom. A najprofitabilniji indeks bio je indeks robe široke potrošnje. Indeksi kapitalizacije na kraju godine bili su u neutralnoj zoni. Na kraju godine volatilnost glavnih kompozitnih dioničkih indeksa bila je na relativno niskoj razini.

Prosječna ukupna zarada ulagača u korporativne obveznice (MICEX CBI TR indeks) rasla je do sredine svibnja, a zatim je došlo do pada. Zatim je do kraja godine ovaj indeks nastavio rasti i na kraju godine porastao za 8,6%. Ponderirani prosječni prinos do dospijeća korporativnih obveznica na MICEX CBI TR indeksu bio je podložan višesmjernim promjenama i prosječno je iznosio 8,7%. Karakteristično je da je tijekom cijele godine prosječni ponderirani prinos do dospijeća konstantno premašivao stopu refinanciranja Banke Rusije, s prosječnim spreadom od 0,65 postotnih bodova.

Prosječna ukupna zarada ulagatelja u državne obveznice (indeks MICEX RGBI TR) nastavila je trend formiran krajem prošle godine te je ubrzano rasla do početka svibnja, a zatim je uslijedio nagli pad, a zatim ubrzani rast u Srpanj Kolovoz. Kao rezultat toga, tijekom godine indeks MICEX RGBI TR porastao je za 14,7%. Ponašanje efektivnog prinosa do dospijeća državnih obveznica RGBEY u prvoj polovici godine bilo je stabilno, no od svibnja je efektivni prinos do dospijeća počeo rasti. U svibnju-lipnju efektivni prinos državnih obveznica premašio je stopu refinanciranja Banke Rusije; zabilježena su jednokratna prekoračenja stope refinanciranja do 0,34 postotna boda. Zatim se efektivni prinos do dospijeća državnih obveznica smanjivao do kraja godine te je u prosjeku na kraju godine iznosio 7,4%.

Na kraju godine volatilnost dioničkih indeksa korporativnih i državnih obveznica bila je na relativno niskoj razini.

Ruski indeks volatilnosti RTSVX kvalitativno je gotovo potpuno identičan međunarodnom indeksu VIX. Istodobno, RTSVX svojim vrijednostima značajno nadmašuje svoju međunarodnu konkurenciju. Ponašanje indeksa volatilnosti očito je nestacionarno. U razdoblju siječanj - travanj indeks je pokazao stabilno kretanje u odnosu na prosječnu vrijednost od 33%. No početkom svibnja počeo je rasti, au pojedinim je razdobljima vrijednost indeksa prelazila 50%. U drugoj polovici indeks volatilnosti se smanjio i do kraja godine pao na 20%, što je više moguće približio međunarodnom ekvivalentu.

2.2 Retrospektivna analiza burze u Ruskoj Federaciji

U tablici 1 prikazani su sažeti podaci o dionicama koje se nude na burzi grupe Moskovske burze, kao i procjena Standard&Poor's1 broja ruskih izdavatelja čije su dionice uvrštene u trgovanje na burzi MICEX, NYSE, NASDAQ i uključeni su u indeks S&P EMDB Rusija uvršten na LSE.

Tablica 1. Organizirano burzovno tržište 2011.-2013.

			S&P procjena
	Broj izdavatelja dionica		Broj izdavatelja dionica	Broj emisija dionica (JSC, AP) na kotacijskim listama
Moskovska burzna grupa

Prema podacima s kraja lipnja, na domaćem tržištu ih je 270, 44 tvrtke manje nego godinu ranije, što je značajan pad - za 16,3 posto.

Prema inozemnim izvorima, na domaćem i inozemnom tržištu zastupljena je 301 ruska tvrtka emitent dionica, što je 39 tvrtki manje nego godinu ranije (pad od 12,9%).

Broj izdanja dionica uvrštenih u kotacijske liste na domaćem tržištu također se smanjuje, ali je stopa smanjenja niža: od lipnja 2012. u dvanaest mjeseci smanjila se za šest izdanja (5,6% u relativnom iznosu) Lyalin V. A. Papiri ruskog tržišta vrijednosnih papira: glavne faze i trendovi razvoja // Euroazijski međunarodni znanstveni i analitički časopis. - 2012. - br. 2. - str. 182-186.

Tijekom druge polovice 2012. - prve polovice 2013. došlo je do promjene dugoročnog trenda povezanog s postupnim smanjenjem broja „tržišnih” izdavatelja obveznica: od lipnja 2013. njihov se broj povećao na 306 poduzeća u odnosu na 288 godinu dana ranije - za 6,3 % (Tablica 2).

Tablica 2. Broj izdavatelja korporativnih obveznica i izdanja u 2012.-2013.

Rast broja “tržišnih” izdanja nije prestao te je na kraju prve polovice 2013. broj takvih izdanja dosegnuo 834 (20% više nego godinu dana ranije). Na sl. Slika 3 prikazuje grafikon koji karakterizira obujam tržišta korporativnih obveznica (plasirana „tržišna” i „netržišna” izdanja, po nominalnoj vrijednosti). U prvoj polovici 2013. godine nastavljen je rast obujma tržišta korporativnih obveznica i krajem lipnja nominalno je dosegnuo 4631 milijardu rubalja, za 919 milijardi rubalja. više nego godinu dana ranije (relativno za 19,8%). Istodobno treba napomenuti da se stopa rasta postupno usporava: ako je u četvrtom tromjesečju 2012. u usporedbi s prethodnim tromjesečjem povećanje iznosilo 9,0%, onda je u drugom tromjesečju 2013. 4,2%.

Plasman novih izdanja korporativnih obveznica tradicionalno se odvija neravnomjerno. U tablici U tablici 3. prikazani su podaci o plasmanima novih “tržišnih” i “netržišnih” izdanja korporativnih obveznica.

Tablica 3. Plasmani novih emisija korporativnih obveznica u razdoblju 2012.-2013.

	Broj izdavatelja obveznica, kom.	Broj novih brojeva, kom.	Opseg plasmana, milijarda rubalja.
	Tržište	Netržišno		Tržište	Netržišno		Tržište	Netržišno

U prvoj polovici 2013. bila je visoka aktivnost plasmana: prikupljeno je 790 milijardi rubalja. u odnosu na 475 milijardi rubalja. godinu dana ranije. Istodobno, udio “tržišnih” plasmana u ovom volumenu smanjen je s 92 na 87%.

Tradicionalno se najmanje 80% sekundarnog trgovanja korporativnim obveznicama odvija na organiziranom tržištu.

Broj izdavatelja korporativnih obveznica zastupljenih na tržištu dionica Moskovske burze grupe počeo je rasti u posljednja dva kvartala.

Prema podacima na kraju lipnja 2013. bilo ih je 322 u odnosu na 310 godinu ranije. Istodobno, rast broja izdanja obveznica pokazao se još intenzivnijim - za 21% u istom razdoblju. Istovremeno, broj izdavatelja čije su obveznice uvrštene na kotacijske liste ostao je gotovo nepromijenjen - nešto više od 180 izdavatelja (u prosjeku oko 56% od ukupnog broja izdavatelja obveznica).

2.3 Scenariji razvoja ruske burze u dugoročnom razdoblju

Rusko tržište i dalje ostaje monopolističko; mnoge industrije (na primjer, nafta i plin, građevinarstvo) zatvorene su za konkurenciju: cijene u tim industrijama daleko su od tržišnih, a konkurencije u načelu nema. Tvrtke nemaju priliku ući na ta tržišta i ravnopravno se natjecati za kupce. Iako je za konačno formiranje mnogih tržišta neophodan razvoj tržišta dionica. Tržišta vrijednosnih papira // TRINFICO Investment Group / Elektronički izvor // http://www.trinfico.ru..

Prema L.A. Chaldaevu, za rješavanje prethodno identificiranih problema potrebno je:

1 Unaprijediti zakonodavstvo (posebna pozornost na porezno zakonodavstvo). U nizu slučajeva porezno zakonodavstvo koje je na snazi ​​u Rusiji ne uzima u obzir osobitosti oporezivanja određenih vrsta financijskih transakcija;

2 Smanjite administrativne prepreke i pojednostavite procedure. Nedavno je Federalna služba za financijska tržišta Rusije poduzela niz koraka za pojednostavljenje postupaka državne registracije izdavanja vrijednosnih papira, što je postalo jedan od najvažnijih uvjeta za dinamičan rast obujma transakcija vrijednosnim papirima na ruskom tržištu. ;

3 Razviti tržište izvedenica i tržište zajedničkih ulaganja. Trenutačno je Federalna služba za financijska tržišta Rusije pripremila koncept i nacrt odgovarajućeg zakonodavnog akta.

4 Poboljšati kvalitetu korporativnog upravljanja. Posljednjih godina u Rusiji je učinjeno mnogo kako bi se osigurala potrebna kvaliteta korporativnog upravljanja. Istovremeno, niz problema zahtijeva rješenja, kako kratkoročna tako i dugoročna;

5 Unaprijediti mehanizme za privlačenje privatnih investitora i mehanizme za zaštitu njihovih interesa. Stalno i smisleno sudjelovanje stanovništva na financijskom tržištu jedan je od znakova ne samo povećanja životnog standarda u zemlji, već i pokazatelj određene zrelosti financijskog tržišta, osiguravajući transformaciju individualne štednje u investicije potrebne gospodarstvu.

Povećanje interesa stanovništva za financijsko tržište i poticanje ulaganja u financijsko tržište štednje građana osigurava se nizom mjera, između ostalog iu području poboljšanja oporezivanja, kako je navedeno.

Sheme naknada i osiguranja mogu postati važno sredstvo za poticanje sudjelovanja malih ulagača na financijskom tržištu;

6 Poboljšati regulaciju na financijskom tržištu. Poboljšanje regulacije na financijskom tržištu trebalo bi se provoditi u tri glavna smjera: prvo, povećanje uloge SRO-a i uspostavljanje njihove tješnje povezanosti s državnim regulatorom financijskog tržišta, drugo, objedinjavanje pravila i propisa državne regulacije djelatnosti u financijsko tržište uz postupnu koncentraciju državnih funkcija na regulaciji, kontroli i nadzoru na financijskom tržištu u jednom državnom tijelu, treće, razvoj sustava bonitetnog nadzora;

Rješavanje navedenih problema omogućilo bi stvaranje pouzdane osnove za dugoročni rast ruskog financijskog tržišta i povećanje njegove uloge u nacionalnom i globalnom gospodarstvu. Kao rezultat toga, mogu se postići ciljni pokazatelji prikazani u tablici 4.

Tablica 4. Perspektive razvoja tržišta vrijednosnih papira

Indeks
Kapitalizacija javnih poduzeća, bilijun. trljati.
Omjer kapitalizacije prema BDP-u, %
Burzovna trgovina dionicama, bilijun. trljati.
Vrijednost korporativnih obveznica u optjecaju, trilijuna. trljati.
Imovina zajedničkih investicijskih fondova, trilijuna. trljati.
Godišnji obujam javnih ponuda dionica na domaćem tržištu, prema tržišnoj vrijednosti, trilijun. trljati.
Broj malih ulagača na tržištu vrijednosnih papira, milijun ljudi
Udio stranih vrijednosnih papira u prometu ruskih burzi, %

Očekuje se da će tečaj rublje prema dolaru biti 34-35 na kraju 2013. godine. Prema V. A. Lyalinu, cijene nafte u tom razdoblju će varirati u rasponu od 100 do 130 dolara po barelu.

Maksimova T.P. pretpostavlja da se u smislu obveznica očekuje stabilizacija stopa na razini od 9-10% godišnje. Čini se da je mogući raspon fluktuacija u ove dvije godine u rasponu od 8-12% godišnje, ovisno o stopi gospodarskog rasta. Istodobno, maksimum od 12% godišnje može se dogoditi sredinom 2012. s daljnjim smanjenjem na 9-10% u 2013. Ubrzavanjem gospodarskog oporavka neizbježni su inflatorni procesi koji mogu dovesti do promjena stopa na tržištu novca i obveznica. Općenito, ne očekuju se previranja na tim tržištima i smatra se da bi moglo doći do fluktuacija u stopama ovisno o situaciji s američkim dužničkim vrijednosnim papirima i LiBOR stopama, kretanjima u rasponima rizika (premijama) na posudbe, uključujući obveznice, promjenama u međunarodnoj valuti stope i neravnomjerne stope razvoja regionalnih gospodarstava. Istodobno se ne očekuje nagli porast prinosa na međubankarskom tržištu neisporučivih terminskih ugovora na američki dolar te se stoga situacija s prinosima na obveznice u ovom razdoblju ocjenjuje općenito mirnom.

Dakle, povećanje učinkovitosti funkcioniranja tržišta vrijednosnih papira u modernoj Rusiji može se postići poboljšanjem zakonodavstva, smanjenjem administrativnih prepreka, razvojem tržišta izvedenica i tržišta zajedničkih ulaganja, poboljšanjem kvalitete korporativnog upravljanja, poboljšanjem privlačenja privatnih ulagača i mehanizmi zaštite svojih interesa, poboljšanje regulacije na financijskom tržištu, suzbijanje i sprječavanje nepoštenog djelovanja, unapređenje regulacije, konsolidacija i stvaranje pozitivnog imidža.

POGLAVLJE 3. STANJE DIONIČKOG TRŽIŠTA RF: PROGNOZA ZA 2014.-2016.

3.1 Izrada i opis modela prognoze stanja ruske burze

Kako bi se odredila prognozirana vrijednost povrata RTS indeksa, razvijen je trofaktorski model korištenjem alata za regresijsku i korelacijsku analizu za predviđanje povratne vrijednosti RTS indeksa.

Razvoj modela je proveden u nekoliko faza http://www.naufor.ru/download/pdf/factbook/ru/RFR2012.pdf.

1. Utvrđivanje mogućih egzogenih čimbenika koji mogu utjecati na povrat burzovnog indeksa.

2. Prikupljanje statističkih podataka o prošlim vrijednostima faktora.

3. Provjera usklađenosti distribucije vjerojatnosti s normalnim zakonom za svaki faktor.

4. Izračun uparenog linearnog koeficijenta korelacije svakog faktora (normalno raspoređenog) s rezultirajućim pokazateljem.

5. Dodavanje eksplanatornim varijablama faktora koji ima značajnu korelaciju s rezultirajućim pokazateljem.

6. Završno formiranje modela.

7. Provjera značajnosti modela.

8. Izračun parcijalnih koeficijenata parne korelacije svih varijabli kako bi se spriječila multikolinearnost faktora.

U procesu izgradnje modela uzeti su u obzir sljedeći makroekonomski čimbenici:

- stopa rasta portfeljnih stranih ulaganja u gospodarstvo;

- stopa rasta novčane mase;

- stopa promjene stope refinanciranja Središnje banke Ruske Federacije;

- stopa rasta BDP-a (realno);

- stopa rasta cijena nafte (NYMEX);

- stopa porasta cijene zlata;

- stopa promjene kamatne stope na depozite;

- stopa promjene kamatnih stopa na kredite.

Od gore navedenih čimbenika odabrana su samo tri koja su imala korelaciju s rezultirajućim pokazateljem koja se značajno razlikovala od nule. Među njima:

- stopa rasta cijena nafte;

- stopa rasta bezgotovinske novčane mase;

- Stopa rasta BDP-a.

3.2 Priprema prognoze za rusko tržište dionica

Sve stope rasta korištene u modelu uzete su za tromjesečno razdoblje od 2005. do 2013. godine. Odabir tromjesečnog umjesto mjesečnog intervala je zbog nedostatka statističkih podataka za mjesečno razdoblje za većinu makroekonomskih pokazatelja. Prinos na RTS indeks određen je pomoću formule

y = ln(RTS1/RTS0)?4 , (1)

gdje je y profitabilnost RTS indeksa, RTS1, RTS0 su posljednje vrijednosti RTS indeksa za razmatrani, odnosno prethodni kvartal.

Kao što se može vidjeti iz formule (1), prinos na RTS indeks izračunava se pomoću sheme kontinuiranog postotka.

Godišnja stopa rasta cijena nafte izračunata je pomoću formule

x1 = ln(P1/P0)?4 , (2)

gdje je x1 godišnja stopa rasta cijena nafte, P1, P0 su zaključne cijene za Brent sirovu naftu (NYMEX) za tekuće odnosno prethodno tromjesečje. Stopa rasta cijena nafte (2) izračunata je kontinuiranom postotnom shemom.

Godišnja stopa rasta bezgotovinske novčane mase izračunata je pomoću formule

x2 = ln(DM1/DM0)?4 , (3)

gdje je x2 stopa rasta bezgotovinske novčane mase na godišnjoj razini, DM1, DM0 su količine bezgotovinske novčane mase u rubljama prvog dana tromjesečja koje slijedi, odnosno koje se razmatra.

Stopa rasta bezgotovinske novčane mase (3) izračunata je pomoću sheme kontinuirane kamatne stope.

Godišnja stopa rasta BDP-a izračunata je pomoću formule

x3 = ln(TGDP1/TGDP0)?ty/tq , (4)

gdje je x3 godišnja stopa rasta BDP-a, TGDP1, TGDP0 su stope rasta realnog BDP-a u tekućem odnosno prethodnom tromjesečju, kao postotak BDP-a iz 1995., ty i tq su broj radnih dana u godini i tromjesečju, odnosno.

Sva tri faktora i rezultirajući indikator tijekom vremena su slučajni procesi (X1(t), X2(t), X3(t), Y(t)). Uvedimo pretpostavku njihove statističke stacionarnosti. Tada se vrijednosti x1i, x2i, x3i, yi u svakom kvartalu mogu smatrati slučajnim ishodom testa, a nepristrane dosljedne procjene parametara distribucije slučajnih varijabli mogu se odrediti metodom uzorkovanja.

Ako su slučajne varijable X1, X2, X3, Y normalno raspoređene, tada između njih može postojati samo linearni odnos.

Pokažimo da je slučajna varijabla Y raspodijeljena prema normalnom zakonu.

Nepristrane dosljedne procjene parametara uzorka mogu se pronaći iz empirijskih podataka. Da bi se to postiglo, raspon vrijednosti Y podijeljen je u 6 jednakih intervala (broj intervala određen je Sturgesovom formulom), nakon čega su određene vrijednosti empirijskih frekvencija, a zatim i frekvencija Y. Na temelju na dobivenim vrijednostima raspodjela slučajne varijable može biti normalna. Nepristrane procjene parametara distribucije su sljedeće:

E(Y) = 0,3558,

S2(Y) = 1,4004.

Postavili smo nultu hipotezu H0: slučajna varijabla Y ima normalan zakon raspodjele s parametrima a i y2 (Y ~ N(a; y2)).

Za provjeru hipoteze na razini značajnosti od 0,05 koristimo kriterij podudarnosti h2 - Pearsonov test. Statističke i hipotetske vjerojatnosti upadanja Y u interval prikazane su u tablici. 5.

Tablica 5. Statističke i hipotetske vjerojatnosti da Y upadne u interval

Od ch2

0,05;3 = 7,814728, stoga je h2 J h2

Pokažimo da je slučajna varijabla X1 raspodijeljena prema normalnom zakonu.

Nepristrane dosljedne procjene parametara uzorka mogu se pronaći iz empirijskih podataka. Da biste to učinili, raspon vrijednosti X1 podijeljen je u 6 jednakih intervala (broj intervala određen je Sturgesovom formulom), nakon čega su određene vrijednosti empirijskih frekvencija, a zatim frekvencije X1. Na temelju dobivenih vrijednosti distribucija slučajne varijable može biti normalna. Nepristrane procjene parametara distribucije su sljedeće:

E(X1) = 0,1543,

S2(X1) = 0,6227.

Postavili smo nultu hipotezu H0: slučajna varijabla X1 ima normalan zakon raspodjele s parametrima a i y2 (X1 ~ N(a; y2)).

Za provjeru hipoteze na razini značajnosti od 0,05 koristimo kriterij podudarnosti h2 - Pearsonov test. Budući da je broj pogodaka u drugom intervalu manji od 5, preporučljivo je kombinirati prvi interval s drugim. Statističke i hipotetske vjerojatnosti upadanja X1 u interval prikazane su u tablici. 6.

Tablica 6. Statističke i hipotetske vjerojatnosti X1 pada u interval

Od ch2

0,05;2 = 5,991465, pa je stoga h2 J h2

b;k, tada hipoteza H0 nije u suprotnosti s eksperimentalnim podacima.

Pokažimo da je slučajna varijabla X2 raspodijeljena prema normalnom zakonu. Nepristrane dosljedne procjene parametara uzorka mogu se pronaći iz empirijskih podataka. Da biste to učinili, raspon vrijednosti X2 podijeljen je u 6 jednakih intervala (broj intervala određen je Sturgesovom formulom), nakon čega su određene vrijednosti empirijskih frekvencija, a zatim frekvencije X2. Na temelju dobivenih vrijednosti distribucija slučajne varijable može biti normalna. Nepristrane procjene parametara distribucije su sljedeće:

E(X2) = 0,1543,

S2(X2) = 0,6227.

Postavili smo nultu hipotezu H0: slučajna varijabla X2 ima normalan zakon raspodjele s parametrima a i y2 (X2 ~ N(a; y2)).

Za provjeru hipoteze na razini značajnosti od 0,05 koristimo kriterij podudarnosti h2 - Pearsonov test. Budući da je broj pogodaka u drugom intervalu manji od 5, preporučljivo je kombinirati prvi interval s drugim. Statističke i hipotetske vjerojatnosti upadanja X2 u interval prikazane su u tablici. 7.

Tablica 7. Statističke i hipotetske vjerojatnosti X2 pada u interval

Od ch2

0,05;3 = 7,814728, pa je stoga h2? ch2

b;k, tada hipoteza H0 nije u suprotnosti s eksperimentalnim podacima.

Pokažimo da je slučajna varijabla X3 raspodijeljena prema normalnom zakonu.

Općenito, iz empirijskih podataka jasno je da vremenska serija nije strogo stacionarna. Očito, najznačajnije stope rasta BDP-a bilježe se u trećem tromjesečju svake godine, a najozbiljniji pad u prvom kvartalu.

Dakle, čak i ako su varijance jednake, matematičko očekivanje slučajne varijable ovisi o broju četvrtine. Dovedimo vremensku seriju u stacionarni oblik, izravnavajući utjecaj sezonskog faktora.

Desezonirane razine serije prikazane su u tablici. 4.

Izračunate su pomoću sljedećeg algoritma:

Gdje je prosječna vrijednost stope rasta BDP-a za j kvartal,

Stopa rasta BDP-a u j tromjesečju godine k, E(X3) je prosječna vrijednost slučajne varijable X3, izračunata iz podataka grupiranog niza varijacija.

Rezultati izračuna indeksa sezonalnosti prikazani su u tablici. 8.

	1. četvrtina	2. četvrtina	3. četvrtina	4. četvrtina

Vrijednosti prilagođenih razina serije dobivaju se pomoću formule:

Nepristrane dosljedne procjene parametara uzorka mogu se pronaći iz empirijskih podataka. Da biste to učinili, raspon ispravljenih vrijednosti X3 podijeljen je u 6 jednakih intervala (broj intervala određen je Sturgesovom formulom), nakon čega su određene vrijednosti empirijskih frekvencija, a zatim frekvencije X3. Na temelju dobivenih prilagođenih vrijednosti distribucija slučajne varijable može biti normalna. Nepristrane procjene parametara distribucije su sljedeće:

S2(X3) = 0,1074.

Postavili smo nultu hipotezu H0: slučajna varijabla X3 ima normalan zakon raspodjele s parametrima a i y2 (X3 ~ N(a; y2)).

Za provjeru hipoteze na razini značajnosti od 0,05 koristimo kriterij podudarnosti h2 - Pearsonov test. Statističke i hipotetske vjerojatnosti upadanja X3 u interval prikazane su u tablici. 9.

Tablica 9 Statističke i hipotetske vjerojatnosti X3 pada u interval

Dakle, h2 = 4,533912.

Budući da je h2 0,05;3 = 7,814728, a time i h2 J h2 b;k, hipoteza H0 nije u suprotnosti s eksperimentalnim podacima.

Budući da slučajne varijable X1, X2, X3, Y imaju normalan zakon raspodjele, odnos između njih može biti samo linearan, a model višestruke linearne regresije može se prikazati kao:

yi = v0 + v1x1i + v2x2i + v3x3i + ei , (8)

gdje su b0, b1, b2 i b3 nepoznati parametri, ei je poremećaj (slučajna pogreška).

Ili u obliku matrice:

Procjenitelj uzorka ovog modela je jednadžba

yi = b0 + b1x1i + b2x2i + b3x3i + ei (9)

ili u matričnom obliku

Pomoću elemenata linearne algebre i metode najmanjih kvadrata određujemo vektor nepoznatih parametara b

b0 = -1,07296; b1 = 0,50645; b2 = 3,16038;

Dobiveni rezultati razumljivi su s ekonomskog gledišta. Kako cijena nafte raste, povećava se vjerojatnost visoke cijene u budućnosti, izračunata pomoću naknadne pameti. To povećava očekivani prihod ruskih kompanija za gorivo i energiju i, kao posljedicu, fer vrijednost poslovanja s gorivom i energijom Ramzaeva E.P. Tržište vrijednosnih papira sastavni je dio financijskog tržišta // Ekonomske znanosti. - 2011. - br. 77. - str. 47-50. Tržišna vrijednost kompanija za gorivo i energiju čini značajan udio u kapitalizaciji RTS indeksa. Povećanje ponude bezgotovinskog novca dovodi do povećanja investicijske aktivnosti institucionalnih investitora i korporacija i, naravno, doprinosi rastu tržišta dionica.

Stoga se matematičko očekivanje Y za određene vrijednosti faktora nesigurnosti može izračunati pomoću formule

E (Y)i = -1,07296 + 0,50645? x1i + 3,16038 ? x2i - 0,0182? x3i. (10)

Višestruki koeficijent korelacije R za ovaj model

Koeficijent determinacije R2 za ovaj model

Može se zaključiti da varijabilnost odabranih faktora objašnjava približno 42% varijabilnosti zavisne varijable.

Pomoću Fisher-Snedecor F testa provjerit ćemo značajnost regresijske jednadžbe na razini značajnosti b = 0,05.

Ako je poznat koeficijent determinacije R2, tada se kriterij za značajnost regresijske jednadžbe može napisati kao:

F = R2?(n - p - 1) / ((1 - R2) ?p) > Fb;k1;k2 , (11)

gdje je k1 = p, k2 = n - p - 1; p - broj eksplanatornih varijabli; n je broj elemenata u uzorku.

Za ovaj model:

F0..05;3;31= 2,9113.

Budući da je F > Fb;k1;k2, jednadžba višestruke regresije je značajna.

Budući da je model multifaktorski, da bi se osigurala pouzdanost prognoze, potrebno je provjeriti multikolinearnost faktora. Nužno je da eksplanatorne varijable budu neovisne slučajne varijable. U tu svrhu izračunati su ogledni parcijalni koeficijenti parne korelacije faktora, njihove vrijednosti

rx1x2 = 0,0727; rx1x3 = -0,0314; rx2x3 = 0,1029.

Kao što se može vidjeti iz izračuna, koeficijent uzorka djelomične parne linearne korelacije mnogo je manji od 0,7 za sve eksplanatorne varijable. Može se tvrditi da ne postoji multikolinearnost faktora.

Interval pouzdanosti za matematičko očekivanje Ex0(Y) poprimit će oblik

yX0 - t1-b;n-p-1?sYx ? EX0 (Y) ? yX0 + t1-b;n-p-1?sYx, (12)

gdje sYx karakterizira varijabilnost zavisne varijable kao rezultat fluktuacija u eksplanatornim varijablama.

Interval pouzdanosti za pojedine vrijednosti zavisne varijable y0 imat će oblik:

yX0 - t1-b;n-p-1?sY0 ? y0 ? yX0 + t1-b;n-p-1?sY0, (13)

gdje sY0 karakterizira varijabilnost zavisne varijable i kao rezultat fluktuacija u eksplanatornim i pod utjecajem slučajnih čimbenika koji nisu uzeti u obzir u modelu.

Predvidimo vrijednost RTS indeksa na temelju vrijednosti čimbenika uključenih u Prognozu društveno-ekonomskog razvoja Ruske Federacije do 2010. Ovaj dokument utvrđuje prognozirane vrijednosti stopa rasta BDP-a i cijene 1 barel nafte.

Stopa rasta BDP-a u 2014. bit će 106,5%, u 2015. - 106,1%, u 2016. - 106,0%.

Dakle, logaritamska stopa rasta BDP-a u 2014. bit će 6,3%, u 2015. - 5,9%, u 2016. - 5,8%.

Cijena 1 barela nafte u 2014. bit će 55 američkih dolara, u 2015. - 53 američka dolara, u 2016. - 52 američka dolara.

Tako će godišnja logaritamska stopa rasta cijena nafte u 2014. iznositi 10,35%, u 2015. - 3,70%, u 2016. - 1,9%.

Analizom vremenske serije i pronalaskom jednadžbe linije trenda odredit ćemo prognoziranu stopu rasta bezgotovinske novčane mase.

Dinamika ponude bezgotovinskog novca, kao i graf funkcije trenda prikazani su na sl. 1.

Riža. 1. Dinamika bezgotovinske novčane mase

Riža. 2. Očekivani povratak RTS indeksa 2014.-2010.

3.3 Provjera prognoze ruskog tržišta dionica

Jednadžba za liniju trenda može se napisati kao

Y =195,98?e0,0922x,

gdje je Y vrijednost bezgotovinske novčane mase; x - broj kvartala na početku obračuna iz drugog kvartala 2005. godine.

Kvaliteta aproksimacije je vrlo visoka (R2 = 0,9945).

Tako utvrđujemo vrijednost bezgotovinske novčane mase od 1. siječnja 2014. u iznosu od 8.588,79 milijardi rubalja, od 1. siječnja 2015. u iznosu od 12.419,37 milijardi rubalja, od 1. siječnja 2016. u iznosu od 17.958,39 milijardi rubalja., od 1. siječnja 2010. u iznosu od 25.967,8 milijardi rubalja.

Logaritamska godišnja stopa rasta bezgotovinske novčane mase u 2014. iznosi 32,42%, a 2015.-2010. jednako 36,88% godišnje.

Kao rezultat primjene modela prognoze, izračunavamo prognozu (uzorak) prinosa RTS indeksa za 2014. godinu, on iznosi 10,19%.

Očekivani prinos s vjerojatnošću 0,6 nalazi se u rasponu od -28,08% do 7,69%. Uz vjerojatnost od 0,6, prinos na RTS indeks u 2014. godini kretat će se u rasponu od -71,76% do 51,37%.

Kao rezultat primjene prognostičkog modela, izračunavamo prognozu (uzorak) prinosa RTS indeksa za 2015. godinu, on iznosi 7,28%.

Očekivani prinos s vjerojatnošću 0,6 nalazi se u rasponu od -10,1% do 24,65%. Uz vjerojatnost od 0,6, prinos na RTS indeks u 2015. godini kretat će se u rasponu od -54,23% do 68,79%.

Kao rezultat primjene modela prognoze, izračunavamo prognozu (uzorak) prinosa RTS indeksa za 2016. godinu, on iznosi 8,19%. Očekivani prinos s vjerojatnošću 0,6 nalazi se u rasponu od -9,07% do 25,45%.

ZAKLJUČAK

Suvremeno tržište dionica, kao jedan od najmoćnijih alata za privlačenje investicijskih sredstava, zahtijeva od svojih sudionika visoku razinu profesionalnosti u upravljanju imovinom. Kao što suvremena teorija i praksa pokazuju, učinkovit rad na burzi je nemoguć bez snažnog aparata za analizu i prognozu cijena dionica, valuta i ostalih zaliha kojima se trguje na tržištu.

Moderna financijska teorija, zajedno s matematikom i statistikom, ima nekoliko poznatih modela koji opisuju ponašanje cijena financijske imovine. Trenutno, investicijska analiza postoji u tri oblika: tehnička analiza, fundamentalna analiza i “akademska” analiza (ekonometrija tržišta dionica).

Tehnička analiza, zbog svoje jednostavnosti i lakoće korištenja, jedna je od najpopularnijih metoda odlučivanja na burzi već gotovo sto godina. Međutim, njegove metode, iako često vrlo učinkovite, nisu strogo znanstvene i zahtijevaju puno iskustva i malo intuicije da bi se učinkovito primijenile.

Slični dokumenti

Teorijske osnove i glavni pristupi predviđanju razvoja ruskog automobilskog tržišta. Retrospektivna analiza automobilskog tržišta, scenariji dinamike njegovog razvoja. Izrada prognoze stanja na automobilskom tržištu i verifikacija prognoze.

kolegij, dodan 28.05.2010


Utjecaj suvremenog burzovnog tržišta na razvoj gospodarstva zemlje. Problemi i izgledi tržišta vrijednosnih papira Ruske Federacije i njegova atraktivnost ulaganja. Određivanje prioritetnih pravaca razvoja državnog financijskog tržišta.

kolegij, dodan 31.01.2015


Teorijske osnove predviđanja strukture dohotka stanovništva: glavni pristupi predviđanju i opravdanost odabrane metode istraživanja. Retrospektivna analiza i scenariji razvoja dohotka u regiji Tyumen: izrada i provjera prognoze.

kolegij, dodan 26.01.2011


Pojam, suština, glavni elementi, vrste tržišta rada, izvori informacija i principi predviđanja u ovoj oblasti. Čimbenici koji utječu na razvoj tržišta rada u budućnosti, trendovi. Provedba predviđanja tržišta rada u obliku razvojnih programa.

kolegij, dodan 23.09.2014


Problemi, vrste, funkcije, trendovi i izgledi za razvoj tržišta vrijednosnih papira u Ruskoj Federaciji. Burzovni indeksi kao pokazatelji njegovog stanja. Važnost tržišta vrijednosnih papira za razvoj gospodarstava razvijenih zemalja u suvremenom razdoblju.

kolegij, dodan 23.07.2014


Teorijske osnove burze. Opće teorijske osnove višestruke korelacijsko-regresijske metode analize. Procjena kvalitete višestrukog regresijskog modela. Testiranje modela za prognozu RTS indeksa dionica za 2014. godinu.

kolegij, dodan 05/10/2015


Hipoteza da je obujam tržišta dionica određen obujmom ponude novca. Testna provjera hipoteze o ulju. Opis podataka pomoću linearnih i logaritamskih ovisnosti. Provjera potrebe korištenja instrumentalnih varijabli.

test, dodan 26.12.2011


Makroekonomski značaj mobilizacije slobodnih sredstava za potrebe gospodarskih subjekata i države. Značajke cirkulacije kapitala zastupljenog u vrijednosnim papirima i derivatima, burzovni indeksi kao pokazatelji njegova stanja.

kolegij, dodan 03.08.2014


Glavne vrste žitarica, njihova prerada. Obilježja postojećeg stanja tržišta žitarica i procjena trendova njegovog razvoja na temelju sustava pokazatelja za analizu tržišta proizvoda. Proizvodnja žitarica u poduzećima prehrambene industrije, dinamika cijena.

kolegij, dodan 23.01.2014


Otkrivanje ekonomskog sadržaja burze, njezino mjesto u sustavu financijskog tržišta. Obilježja i klasifikacija glavnih vrsta vrijednosnih papira. Značajke razvoja tržišta vrijednosnih papira u Republici Bjelorusiji kao zemlji s tranzicijskim gospodarstvom.

Tržište dionica

Predviđanje se odnosi na znanstveno utemeljene prosudbe stručnjaka i običnih investitora o budućem razvoju objekta ili njegovih pojedinih elemenata, kao i prosudbe o metodama, vremenu i alternativnim načinima postizanja određenog stanja zadanog objekta. Prognoze tržišta vrijednosnih papira neophodne su za određivanje izgleda za ulaganje u dionice poduzeća, uvjeta i prioriteta određene industrije.

Postoji nekoliko teorija o toj mogućnosti. Jedna od njih je hipoteza učinkovitog tržišta, prema kojoj su sve informacije već uzete u obzir u cijeni vrijednosnog papira i nema smisla davati prognoze. Ova hipoteza se nastavlja teorijom slučajnih šetnji, prema kojoj se informacije dijele u dvije glavne kategorije - poznate (predvidljive) i neočekivane (nove). Ako su predvidljive informacije već uključene u cijenu, tada u cijeni još nema novih informacija. Jedno od svojstava nepredvidivih informacija je njihova slučajnost, kao i slučajnost budućih promjena cijena. Dolazak novih neočekivanih informacija objašnjava promjene cijena u hipotezi učinkovitog tržišta. Teorija slučajnih šetnji ovo samo nadopunjuje pretpostavkom da su fluktuacije cijena slučajne.

Metode predviđanja tržišta vrijednosnih papira

Danas profesionalni sudionici koriste različite metode predviđanje tržišta dionica, glavni su:

1. Stručne metode. Ovdje treba istaknuti Delphi metodu, čija je suština prikupljanje ocjena i mišljenja različitih stručnjaka radi njihove naknadne generalizacije u jedinstvenu ocjenu. Prilikom prognoziranja tržišta ovom metodom potrebno je odabrati grupu stručnjaka koji dobro poznaju predmetno područje (banke, profesionalni investitori, analitičari itd.), zatim provesti anketu ili upitnik i sažeti dobivene informacije o trenutno stanje na burzi.
2. Ekonomske i matematičke metode temeljene na formiranju modela predmeta koji se proučava. Ovaj model je specifična shema koja odražava razvojni put tržišta dionica u danim uvjetima. Vrlo su značajni i modeli optimizacije - sustavi jednadžbi koji uključuju različite vrste ograničenja, kao i jednadžba koja se naziva kriterij optimalnosti (funkcional). Uz njegovu pomoć pronalazi se najbolje rješenje za određeni pokazatelj.
3. Metode logičkog modeliranja temeljene na traženju obrazaca na tržištu vrijednosnih papira u dugom roku. U ovu skupinu spadaju: metoda scenarija (opisivanje slijeda rezultata događaja, izrada baze podataka), predviđanje tržišta dionica prema modelu, kao i metoda analogija.
4. Statističke metode. Na temelju konstrukcije različitih indeksa (mješoviti, difuzni), matematičkog očekivanja, izračuna disperzijskih vrijednosti, interpolacije, kovarijance, ekstrapolacije.
5. Fundamentalna analiza. Metoda predviđanja burzovne vrijednosti vrijednosnih papira, temeljena na analizi proizvodnih i financijskih pokazatelja poslovanja poduzeća. Pomoću fundamentalne analize stručnjaci utvrđuju trenutno stanje u poduzeću i profitabilnost njegovih aktivnosti. Analiziraju se financijski pokazatelji kao što su neto dobit, prihod, neto vrijednost poduzeća, EBIDA, novčani tijek, obveze, proizvodni pokazatelji te iznos isplaćenih dividendi.

Tehnička analiza. Metoda predviđanja tržišta dionica, na temelju analize prošlih promjena cijena. Tehnička analiza uključuje velik broj metoda i alata, a svi se temelje na jednoj pretpostavci: isticanjem trendova i analizom vremenskih serija može se napraviti prognoza ponašanja cijena. Također se koriste informacije o obujmu trgovine i druge statistike. Metode tehničke analize najčešće se koriste za analizu slobodno promjenjivih burzovnih cijena.

Cijenu vrijednosnih papira na burzi čine dva čimbenika: stvarni trošak kapitala poduzeća (njegova perspektiva) i odnos ponude i potražnje. S jedne strane, što bolje posluje organizacija izdavatelj, to je veća profitabilnost njegovih vrijednosnih papira i manji rizik, što uzrokuje povećanje tečaja. S druge strane, vrijedi jednostavan tržišni zakon: što je veća potražnja za vrijednosnim papirima, oni su skuplji.

Ti čimbenici mogu imati različite smjerove. Dakle, tvrtka može napredovati, ali njezine dionice pojeftinjuju zbog prevelike ponude, a male potražnje.

Prvi faktor, koji uzima u obzir trenutno i buduće financijsko stanje poduzeća i industrije, leži u osnovi temeljna analiza tržište dionica. Drugi, u kojem se procjenjuje samo kretanje cijena vrijednosnih papira, koristi se kada tehnička analiza. Ove metode predviđanja tržišta dionica predviđaju kretanje cijena dionica u kratkom ili dugom roku.

Tehnička analiza tržišta dionica

Oni. analiza tržišta dionica pojavila se u 18.-19.st.(tzv. “japanski svijećnjaci”). U prošlosti, kada investitori nisu imali pristup informacijama o financijskom položaju poduzeća, bili su prepušteni fokusu na vanjske pokazatelje (prvenstveno, dinamiku tečaja). Metoda vam omogućuje predviđanje značajnih povećanja i pada cijena u kratkom roku, ali ne pokriva sve čimbenike koji mogu utjecati na stopu.

Analitičaru su na raspolaganju samo grafikoni cijena imovine. Na njihovoj osnovi rade i programi za tehničku analizu burze. Najpopularniji program je MetaStock. Neki brokeri i platforme razvijaju vlastiti softver.

Tehnička analiza tržišta dionica u Rusiji i svijetu temelji se na tri principa:

1. Trenutna cijena sastoji se od svih čimbenika koji na nju mogu utjecati (stanje tvrtke, industrije, tržišta itd.), što znači da ih trgovac ne treba proučavati.

3. Sve se ponavlja. Na cijenu utječu psihološki čimbenici, kao u dalekoj prošlosti, a tržištem mogu dominirati bikovski, medvjeđi ili neutralni trendovi.

Značajke fundamentalne analize tržišta dionica

Širenje fundamentalne analize posljedica je dva preduvjeta. Prvi je nedostatak točnosti među njima. analiza burze. Procjenjujući kotacije, trgovac ne prati uvijek točno trend, au odnosu na nove tvrtke koje izdaju to je potpuno nemoguće: dionice nemaju dinamiku.

Drugi preduvjet je donošenje novih pravila na burzama. Nedavno su izdavatelji vrijednosnih papira obvezni objavljivati ​​financijska izvješća. To je ono što investitori analiziraju kada donose odluke u korist određenih dionica.

Zadatak investitora je utvrditi stvarnu cijenu imovine i predvidjeti njeno kretanje u budućnosti. Analitičar procjenjuje stanje samog poduzeća u kontekstu industrije i cjelokupnog tržišta te identificira podcijenjene i precijenjene vrijednosne papire.