АРТ-моделирование на фондовом рынке
Модель APT позволяет инвесторам сделать предметом анализа группу факторов, которые, по их мнению, определяют доходность большинства активов, и благодаря этому прийти к более точному пониманию риска по инвестиционным проектам. В то же время, применение методов АРТ-моделирования открывает перед практиками свободу самим решать, что в данной ситуации имеет значение, а что неважно.
В силу этог
о моделирование фондового рынка с применением арбитражной теории ценообразования обуславливает определенный субъективизм получаемой оценки.
В проведенном мной исследовании я предпринимала попытки свести субъективный фактор к минимуму.
В результате была получена модель, довольно адекватно описывающая поведение цен активов.
Однако то, что полученная модель отражает реальную ситуацию на российском фондовом рынке и позволяет прогнозировать его динамику, вызывает определенные сомнения.
На мой взгляд, выявленная зависимость является всего лишь демонстрацией того, как теория арбитражного ценообразования может быть реализована на практике.
Неразвитость российского фондового рынка позволяет проводить подобные расчеты только для крупных компаний, но даже они не всегда могут показать реальную картину динамики.
Список используемой литературы
1. Активный и пассивный портфельный менеджмент.
http://www.trader-lib.ru/books/503/4.html.
2. Арбитраж. http://www.accounting4u.org.ru/?mod=articles&article=605.
3. Арбитражные операции. http://bonds.forekc.ru/index_16.htm.
4. Арженовский С. В., Федосова О.Н. Эконометрика: Учебное пособие/ Рост. гос. экон. унив. – Ростов н/Д, - 2002 - с. 67-94.
5. АРТ-арбитражная модель ценообразования. http://www.e-mastertrade.ru/ru/main/index/id39.asp.
6. Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики – Учебник для вузов М.: ЮНИТИ. 1998, с. 765-794.
7. Базовый Индекс Капитала. Аналитические статьи. http://www.bic.ru/article-main14.htm.
8. Инвестиционный портфель. Арбитражная модель ценообразования.
http://www.e-mastertrade.ru/ru/main/index/id39.asp.
9. Кузнецов М. В., Овчинников А. С. Технический анализ рынка ценных бумаг. – М.: Лань, 1996. - с. 247-312.
10. К вопросу использования модели ценообразования финансовых активов.
http://www.appraiser.ru/info/articles/art3.htm.
11. Малюгин В. И. Рынок ценных бумаг: Количественные методы анализа. – М., издательство "Дело", 2003. - с. 131-162, 180-201, 265-285.
12. Материалы по финансовому менеджменту.
http://www.finanalis.ru/litra/finmen/?leaf=finmen.htm.
13. Модели математической оптимизации. Построение оптимального портфеля ценных бумаг. http://www.bupr.ru/?litra/finmen/finmen_09.htm.
14. Модельяни Ф., Миллер М. Сколько стоит фирма?- М.: ЭКСМО, 1999. – с. 123-148.
15. Основные социально-экономические показатели по Российской Федерации за 1998 - 2004 гг. (по материалам Росстата). – Вопросы статистики, 2002 г., № 3, с. 58-69; 2005 г., № 1, с. 84-95; 2005 г., № 6, с. 72-83.
16. Оценка ценных бумаг.
http://www.finanalis.ru/litra/finmen/?leaf=finmen_07.htm.
17. Построение оптимального портфеля.
18. Тарасевич Е. К вопросу использования модели ценообразования финансовых активов. http://www.appraiser.ru/info/articles/art3.htm.
19. Шабалин А. А. Алгоритм построения модели арбитражного ценообразования. http://www.bupr.ru/?litra/finmen/finmen_10.htm.
20. Четыркин Е. М. Финансовая математика. –М.: Феникс, 2000. –с. 285.
21. Швангер Дж. Технический анализ. – М.: Инфра , 2001. – 250с.
22. RIGHTON Пресс-Центр. http://www.righton.ru/mediacenter/all/show/?25.
23. http://www.gks.ru/free_doc/2005/b05_13/21-02.htm
24. http://stock.rbc.ru/
25. http://www.46info.ru/currency/gbp/
Приложения
Таблица 1
Трендовая модель развития показателя EUR во времени
Regression Summary for Dependent Variable: EUR
R= 0,88372034 R2= 0,78096163 Adjusted R2= 0,77783251
F(1,70)=249,58 p<0,0000 Std.Error of estimate: 2,0228
N=72 |
Beta |
Std.Err.of Beta |
B |
Std.Err.of B |
t(70) |
p-level |
Intercept |
20,93678 |
0,605242 |
34,59243 |
0,000000 | ||
T |
0,883720 |
0,055939 |
0,18121 |
0,011470 |
15,79806 |
0,000000 |
Analysis of Variance; DV: EUR
Effect |
Sums of Squares |
df |
Mean Squares |
F |
p-level |
Regress. |
1021,181 |
1 |
1021,181 |
249,5787 |
0,000000 |
Residual |
286,413 |
70 |
4,092 | ||
Total |
1307,594 |
Таблица 2
Интерполяция значений EUR на 1998 г.
янв.98 |
21,11800 |
июл.98 |
22,20526 | |
фев.98 |
21,29921 |
авг.98 |
22,38647 | |
мар.98 |
21,48042 |
сен.98 |
22,56769 | |
апр.98 |
21,66163 |
окт.98 |
22,74890 | |
май.98 |
21,84284 |
ноя.98 |
22,93011 | |
июн.98 |
22,02405 |
дек.98 |
23,11132 |
Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:
Поиск рефератов
Последние рефераты раздела
- Выборочные исследования в эконометрике
- Временные характеристики и функция времени. Графическое представление частотных характеристик
- Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
- Биматричные игры. Поиск равновесных ситуаций
- Анализ рядов распределения
- Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики
- Безработица - основные определения и измерение. Потоки, запасы, утечки, инъекции в модели