Анализ и прогнозирование конъюнктуры рынка ценных бумаг

Министерство Культуры Российской Федерации Санкт-Петербургский Государственный Университет Кино и Телевидения кафедра Управления экономическими и социальными процессами Курсовая работа На тему Анализ и прогнозирование конъюнктуры рынка ценных бумаг по дисциплине Прогнозирование Санкт-Петербург 2002 Содержание Введение Глава 1. Показатели, характеризующие конъюнктуру рынка ценных бумаг 1. Основные индикаторы конъюнктуры рынка 4 Глава 2. Основные методы анализа конъюнктуры рынка, их алгоритм 1. Основные методы конъюнктурного анализа 2. Технический анализ 8 Глава 3. Прогнозирование конъюнктуры рынка, методы 1. Виды прогнозов 2. Методика прогнозирования 16 Глава 4. Факторы, влияющие на конъюнктуру рынка ценных бумаг 1. Макроэкономические показатели деловой активности 21 Заключение 23 Литература 25 Введение Накопление денежного капитала играет важную роль в рыночной экономике. Непосредственно самому процессу накопления денежного капитала предшествует этап его производства.

После того как денежный капитал создан или произведен, его необходимо разделить на часть, которая вновь направляется в производство, и ту часть, которая временно высвобождается.

Последняя, как правило, и представляет собой сводные денежные средства предприятий и корпораций, аккумулируемые на рынке ссудных капиталов кредитно-финансовыми институтами и рынком ценных бумаг.

Возникновение и обращение капитала, представленного в ценных бумагах, тесно связанно с функционированием рынка реальных активов, т.е. рынка, на котором происходит купля-продажа материальных ресурсов. С появлением ценных бумаг фондовых активов происходит как бы раздвоение капитала. С одной стороны, существует реальный капитал, представленный производственными фондами, с другой - его отражение в ценных бумагах.

Появление этой разновидности капитала связано с развитием потребности в привлечении все большего объема кредитных ресурсов вследствие усложнения и расширения коммерческой и производственной деятельности. Таким образом, фондовый рынок исторически начинает развиваться на основе ссудного капитала, т.к. покупка ценных бумаг означает не что иное, как передачу части денежного капитала в ссуду. Ключевой задачей, которую должен выполнять рынок ценных бумаг является прежде всего, обеспечение условий для привлечения инвестиций на предприятия, доступ этих предприятий к более дешевому, по сравнению с банковскими кредитами капиталу.

Глава 1. Показатели, характеризующие конъюнктуру рынка ценных бумаг. 1.

Основные индикаторы конъюнктуры рынка

Объем реализации, т.е. Пока сделки отсутствуют, показатель не меняется. Высокий объем торговли показывает, что существующая тенденция имеет ин... Открытая позиция есть общее число неликвидных контрактов на конец дня. Заключение сделки может увеличить этот показатель, сохранить без измен...

Основные методы конъюнктурного анализа

Основные методы конъюнктурного анализа. Например, в фундаментальном анализе утверждается, что если спрос превы... Вертикальная линия или столбик соединяет высшую и низшую цены. Линия понижательного тренда имеет отрицательный наклон и соединяет две... Каждая заключенная сделка увеличивает этот показатель.

Заключение сделки может увеличить этот показатель, сохранить без изменения или уменьшить.

Открытая позиция как бы показывает приток денег на рынок и их отток с рынка. Когда она увеличивается, деньги притекают на рынок новые продавцы открывают позиции с новыми покупателями. Это повышает вероятность того, что существующая тенденция сохранится. Уменьшающаяся открытая позиция отражает ликвидирующийся рынок и возможное изменение тенденции. 4 В табл.2 дана интерпретация рынка по трм показателям цена, объем торговли и открытая позиция.

Таблица 2 Интерпретация рынка ценных бумаг по показателям ЦенаОбъем торговлиОткрытая позицияИнтерпретация рынкаПовышается Повышается Снижается СнижаетсяПовышается Снижается Повышается СнижаетсяПовышается Снижается Повышается СнижаетсяПрочный Ослабевающий Слабый Укрепляющий В таблице нашли отражение следующие принципы - объем торговли имеет тенденцию к увеличению, когда цены движутся в направлении тенденции.

При повышательной тенденции объем торговли увеличивается при взлте цен и снижается при падении. При понижательной тенденции происходит обратное - противоположное сезонному увеличение открытой позиции при повышательной тенденции свидетельствует о растущем рынке новые покупатели выходят на рынок. При понижательной тенденции увеличение открытой позиции есть результат деятельности медведей продавцы уходят с рынка - при повышательной тенденции уменьшение открытой позиции указывает на рынок медведей при понижательной тенденции уменьшение открытой позиции указывает на рынок быков.

В техническом анализе существует ещ целый ряд методов, использующих теорию волн, теорию циклов и др но ни один из методов не гарантирует эффективного результата. 6 Глава 3. Прогнозирование конъюнктуры рыка, методы. 3.1. Виды прогнозов Прогнозирование это научно обоснованные суждения о возможном состоянии и будущем развитии того или иного объекта или отдельных его элементов, а также об альтернативных путях, методах, сроках достижения определнного состояния этого объекта.

Принципами прогнозирования являются 1. Системный подход 2. научная обоснованность 3. альтернативность и вариантность 4. выделение генеральной цели, ведущего звена 5. отражение объективных закономерностей 6. достоверность. К функциям прогнозирования относятся - научный анализ, который включает ретроспекцию историю развития объекта, идеи или события, диагноз систематическое описание объекта, идеи или события, проспекцию разработка прогноза и оценка его достоверности, точности и обоснованности - оценка сложившейся ситуации и выявление узловых проблем социально-экономического развития - установление причинно-следственных связей, их повторяемости в определнных условиях и учт неопределнности - мониторинг мирового опыта - оценка действия определнных тенденций и закономерностей в будущем - предвидение, т.е. опережающее отображение действительности, основанное на познании действия экономических законов и теорий с учетом новых социально-экономических ситуаций и проблем развития рынка ценных бумаг в форме гипотез и предположений - разработка концепций развития рынка ценных бумаг.

Целью прогнозирования рынка ценных бумаг является исследование вариантов развития и определение возможных перспектив с учтом факторов объективного и субъективного характера.

Задачи прогнозирования развития рынка ценных бумаг следующие - определить будущее рынка ценных бумаг на основе научного анализа - выявить главные направления развития рынка ценных бумаг с позиции научного предвидения - учесть различные факторы и обосновать конкретные способы их регулирования.

Основные виды прогнозов развития рынка ценных бумаг классифицируются по следующим критериям - по масштабу прогнозирования мировой, национальный и региональный - по характеру прогнозируемых процессов развития фондовых операций, поведения отдельных участников рынка ценных бумаг и операций с отдельными видами ценных бумаг - по функциональному признаку поисковый основан на условном продолжении в будущее тенденций развития в прошлом и настоящем и нормативный разрабатывается на базе заранее определнных целей, т.е. от заданного состояния в будущем к существующим тенденциям его изменения в свете определнной цели - по способам представления результатов точечный предполагает единственное сочетание показателей и интервальный предполагает набор показателей в заданных интервалах - по степени пространственной и временной согласованности результатов прогнозов одномерный по отдельным объектам без последующего согласования результатов, многомерный по отдельным объектам с последующим согласованием результатов, перекрстный с установлением причинно-следственных связей и зависимостей и имитацией возможного взаимодействия и сквозной с имитацией поведения совокупности объектов - по срокам краткосрочный, или текущий на срок менее 1 года, среднесрочный на срок 1-3 года и долгосрочный на срок более 3 лет. Для построения краткосрочного, или текущего, прогноза применяется технический анализ.

Для разработки среднесрочного и долгосрочного прогнозов эффективен фундаментальный анализ - по содержанию конъюнктурный и исследовательский.

Цель конъюнктурного прогноза определение возможностей проведения фондовых операций, прежде всего покупки и продажи по наиболее выгодным ценам.

Конъюнктурный прогноз позволяет определить варианты рациональных инвестиций. Различают статический и динамический подход к прогнозированию конъюнктуры.

Статический подход подразумевает рассмотрение экономических явлений, по существу, без их изменения во времени, а динамический в процессе их изменения во времени. Горизонт конъюнктурного прогноза обычно мал, т.к. ситуация на рынке ценных бумаг меняется очень быстро. Основными направлениями конъюнктурного прогноза являются 1. графическое моделирование, которое позволяет графически определить возможные направления развития фондового рынка 2. логическое моделирование 3. машинная компьютерная имитация.

К основным этапам разработки конъюнктурного прогноза относятся - изучение тенденций и динамики развития рынка ценных бумаг - отслеживание колебаний спроса и предложения - установление основных причин колебания - выявление факторов, оказывающих определяющее влияние на колебания - определение будущих тенденций развития. Конъюнктурные прогнозы широко используются участниками биржевых торгов для планирования фондовых операций, выбора вариантов проведения торгов, обработки схем инвестирования в ценные бумаги.

Научно обоснованные конъюнктурные прогнозы особенно эффективны в условиях стабильной экономики с чтко прослеживающимися тенденциями. В условиях неустойчивого рынка конъюнктурные прогнозы важны как инструмент вариантного регулирования эффективности фондовых операций на бирже. Цель исследовательского прогноза научная систематизация информации о состоянии объекта и закономерных причинно-следственных связях, определяющих его изменения в будущем. 5 3.2. Методика прогнозирования Методика прогнозирования фондового рынка включает совокупность различных методов и примов разработки прогнозов.

Основными методами прогнозирования являются экспертные, логическое моделирование, статистические экстраполяция и интерполяция, индексный, нормативный, фактографический, программно-целевой методы. Экспертные методы прогнозирования достаточно широко применяются. Метод Дельфи является самым распространенным методом экспертной оценки будущего.

Суть этого метода состоит в организации систематического сбора мнений экспертов и их обобщения. Выработаны специальные математико-статистические приемы обработки различных оценок в сочетании со строгой процедурой обмена мнениями, обеспечивающей по возможности беспристрастность суждений. Ученые предложили способ, повышающий эффективность метода путм его комбинации с методами сетевого планирования. Экспертами выступают высококвалифицированные специалисты или коллективы профессиональных аналитиков, известных консалтинговых компаний и агентств.

Эксперты в процессе прогнозирования развития рынка ценных бумаг опираются на так называемые методы тренда и методы анализа причинных связей. На методах тренда построен пассивный прогноз, который основан на изучении тенденций рынка ценных бумаг. На методах анализа причинных связей, лежащих в основе фундаментального анализа, базируется целевой, или условный, прогноз. Операции с ценными бумагами предполагают глубокое знание соответствующих рынков, умение анализировать их тенденции и прогнозировать ситуацию в будущем.

Все участники рынка ценных бумаг планируют свои операции только после тщательного анализа. Статистические методы прогнозирования развития рынка ценных бумаг основаны на построении фондовых индексов, расчете показателей дисперсии, вариации, ковариации, экстраполяции и интерполяции. Фондовые индексы являются самыми популярными во всм мире обобщающими показателями состояния рынка ценных бумаг. Индексы Доу-Джонса и Стандард энд Пур в США, индекс Рейтер в Великобритании, индекс Франкфуртер альгемайне цайтунг в Германии и другие являются основными индикаторами, по которым можно судить об общем состоянии рынка ценных бумаг и экономики страны в целом.

По фондовым индексам можно проанализировать изменение положения дел в отдельных сегментах рынка ценных бума, на региональных и отраслевых фондовых рынках, у отдельных эмитентов. Фондовые индексы показывают изменение соотношения между текущим и предыдущем базисным состоянием развития анализируемой части рынка ценных бумаг.

Показатели дисперсии позволяют судить об абсолютной колеблемости, а показатели об относительной колеблемости инвестиционного риска на рынке ценных бумаг. Методы логического моделирования используются преимущественно для качественного описания развития прогнозируемого объекта. Они основаны на выявлении общих закономерностей развития рынка ценных бумаг и выделении наиболее важных долгосрочных проблем перспективного развития, определении главных путей и последовательности решения данных проблем.

Логическое моделирование включает 1. Разработку сценариев, содержащих описание последовательности, условий решений, взаимосвязей и значимости событий 2. Метод прогнозирования по образу корпоративный метод 3. Метод аналогий. Логическое моделирование на перспективу должно учитывать степень детализации показателей и целей и основываться на комплексном, системном подходе. Экономико-математическое моделирование базируется на построении различных моделей.

Экономико-математическая модель это определнная схема развития рынка ценных бумаг при заданных условиях и обстоятельствах. При прогнозировании используют различные модели однопродуктовые и многопродуктовые, статистические и динамические, натурально-стоимостные, микро- и макроэкономические, линейные и нелинейные, глобальные и локальные, отраслевые и территориальные, дескриптивные и оптимизационные. Наибольшее значение в прогнозировании имеют оптимизационные модели модели экстремума.

Оптимизационные или оптимальные модели представляют собой систему уравнений, которая кроме ограничений условий включает также особого рода уравнение, называемое функционалом, или критерием оптимальности. С помощью такого критерия находят решение, наилучшее по какому-либо показателю. Прогнозирование рынка ценных бумаг с помощью трендовых моделей основано на разложении показателей, представленных временным рядом на три компоненты тренд, годовая волновая и остаточная.

Тренд рассматривается здесь как непрерывная функция от времени, годовая компонента является дискретной функцией от времени, которая накладывается на тренд, остаточная компонента по гипотезе является случайным стационарным процессом. Решение задачи прогнозирования рынка ценных бумаг можно подразделить на следующие основные этапы анализ временных рядов рынка ценных бумаг, набор соответствующих методов и формулирование предпосылок для выделения функции тренда, прогнозирование трендов, анализ остаточной компоненты.

Из-за разнообразия методов прогнозирования временных рядов, трендовых моделей аддитивных, мультипликативных, смешанных, критериев выбора оптимальных показателей возникает необходимость комбинации прогнозов, учитывающих специфику различных методов прогнозирования. Существуют, по крайней мере, две группы факторов, влияющих на качество прогнозов 1. Связанные с подготовкой, обработкой и анализом информации 2. Связанные с качеством построения модели, ее соответствием прогнозируемому процессу.

Кроме того, при прогнозировании необходимо учитывать ошибки исходных данных, модели прогноза, согласования, стратегии, которые заключаются в расхождении данных прогноза и фактических данных. Ошибки исходных данных связаны главным образом с неточностью измерений, некорректностью выборки, недостоверностью показателей. Ошибки модели возникают из-за неправильного подбора целевой функции и системы ограничений, из-за низкого качества экспертизы. Ошибки согласования вызваны несопоставимостью методик расчта отдельных показателей в разных отраслях и регионах.

Ошибки стратегии предопределены неправильным выбором концепции прогноза. Экспериментальным методом прогнозирования является машинная имитация на ЭВМ. Машинная имитация предполагает построение модели изучаемого объекта, системы, события, которая затем преобразуется в программу ЭВМ. В ЭВМ вводят необходимые данные и анализируют их в динамике. статистический анализ, под влиянием ряда факторов факторный анализ, во взаимодействии с другими данными системный анализ, в определнных условиях экстремума оптимизационный анализ. Машинная имитация применятся при прогнозировании сложных процессов, систем и объектов, на предварительном этапе преобразования и эксперимента, при разработке долгосрочных и среднесрочных прогнозов.

Статистическая имитация позволяет определить относительное значение отдельных факторов, условий ввода новых параметров, влияющих на конечный результат. Машинная имитация может быть организована в форме игры. Фактографический метод прогнозирования основан на тщательном изучении публикуемых, сообщаемых в средствах массовой информации фактов, их сопоставлении и анализе.

Программно-целевой метод широко использовался в России в 1990-е годы в процессе приватизации и акционирования предприятий. Данный метод основан на разработке конкретных программ под определнную цель, например, программ приватизации. Процесс построения прогнозов делится на две части 1. Определение специфики прогнозов, их целей и вариантов использования 2. Выбор метода прогнозирования и математического аппарата его информационного обеспечения.

Возможности использования конкретного метода прогнозирования зависят не только от уровня профессиональной подготовленности специалистов, но и от достоверности, полноты используемой информации. 4 Таблица 3 Сравнительная характеристика методов прогнозирования развития рынка ценных бумаг 6 Название методаИсходная информационная базаСпособы и примы осуществленияФорма конечного результата1. ЭкспертныйЛичные мнения экспертов, коллективная экспертная оценкаОпрос, интервью, анкетированиеЭкспертная оценка2. АналитическийСведения СМИ, ФКЦБ, региональных отделений ФКЦБСравнительный анализАналитические расчеты3. Исторической аналогииИсторические сведенияУстановление аналогийСценарий развития рынка ценных бумаг4. Экономико-математическое моделированиеДанные фундаментального анализаРасчет экономико-математических зависимостейМодель5. СтатистическийДанные статистической отчтностиРасчет индексов, корреляции, регрессии, дисперсии, вариации, ковариацииФондовые индексы, корреляционно-регрессионная зависимость6. ГрафическийДанные технического анализаПостроение графиковТренды7. Программно-целевойДанные органов статистики, экспертов, аналитиков о состоянии рынка ценных бумагОпределение цели, построение дерева целей и дерева ресурсовПрограмма Глава 4. Факторы, влияющие на конъюнктуру рынка ценных бумаг 4.1. Макроэкономические показатели деловой активности Макроэкономические показатели деловой активности влияют на конъюнктуру биржевого рынка, так как биржи функционируют в условиях конкретной макросреды.

Эти показатели можно разделить на три группы 1. опережающие leading 2. совпадающие coincidental 3. отстающие lagging индикаторы Изменение опережающих показателей происходит ранее изменений экономической конъюнктуры страны, поэтому они представляют наибольший интерес для прогнозирования.

Изменения совпадающих индикаторов происходит одновременно с циклическими колебаниями, а отстающих индикаторов после этих колебаний.

В западной практике пользуются агрегатными индексами, усредняющими периоды опережения входящих в них индикаторов.

Например, Бюро экономического анализа Министерства торговли США ежемесячно публикует такой индекс, составленный из 11 макроэкономических индикаторов, среди которых средняя продолжительность рабочей недели в обрабатывающей промышленности, объем заказов на производство потребительских товаров, сумма контрактов на сооружение промышленных объектов и изготовление оборудования, объем заказов на товары длительного пользования, фондовый индекс Стандард энд Пур-500, денежный агрегат, индекс потребительских ожиданий и др. Считается, что в целом опережение агрегатного индекса составляет 6 месяцев. Публикация данного индекса оказывает большую помощь американским финансовым аналитикам, хотя его недостатком является краткосрочность опережения цикла.

Важнейшим обобщающим показателем экономической активности за определнные периоды времени служат валовой национальный продукт ВВП и валовой внутренний продукт ВВП. Динамика этих высококоррелированных показателей отражают разные фазы экономического цикла кризиса, депрессии, оживления и подъма, что позволяет с известной точностью предсказывать изменения объема отраслевых продаж.

Вместе с тем, по определению ВНП отражает совокупный доход страны и поэтому предпочтителен для прогнозирования объема продаж отраслей потребительского сектора.

В свою очередь, ВВП относится к производству товаров и услуг внутри страны и, следовательно, на его базе желательно оценивать будущие продажи предприятий, производящих полуфабрикаты, сырь, оборудование и т.п. Кроме того, ВВП используется в международных сравнениях. 6 Заключение Перспективы совершенствования методов анализа и увеличения точности прогнозов. В классическом техническом анализе уже существует несколько направлений, работа в которых обещает увеличение точности прогнозов, снижение риска от сделок, увеличение доходов.

Это подбор параметров для уже имеющихся индикаторов, поиск наиболее удачных комбинаций индикаторов, а также создание новых. Работа в этих направлениях активно ведется в США, на родине большинства методов технического анализа. Быстрое развитие компьютерных технологий открывает новые перспективы для работ в области прогнозирования ситуаций на финансовых и товарных рынках. Наиболее значительным прорывом в этой области большинство специалистов считают развитие нейрокомпьютинг В настоящее время разработка нейрокомпьютеров ведется в большинстве промышленно развитых стран.

Нейрокомпьютеры позволяют с высокой эффективностью решать целый ряд интеллектуальных задач. Это задачи распознавания образов, адаптивного управления, прогнозирования в т.ч. в финансово-экономической сфере, диагностики и т.д. Нейросеть это компьютерная программа, имитирующая способность человеческого мозга классифицировать примеры, делать предсказания или принимать решения, основываясь на опыте прошлого.

Стремительное развитие технологии нейронных сетей и генетических алгоритмов началось лишь в конце 80-х годов, и пока остается уделом немногочисленной группы специалистов, как правило, теоретиков в области искусственного интеллекта. Но в России уже начали появляться нейронные сети, хорошо зарекомендовавшие себя на Западе, ведутся разработки собственных программ, для прогнозирования самых различных событий.

Упрощая, технику применения нейронных сетей для прогнозов на фондовом рынке можно условно разбить на следующие этапы - подбор базы данных выделение входов исходные данные и выходов результаты прогноза. Входами можно сделать цены открытия, закрытия, максимумы, минимумы за какой-то период времени, статистика значений различных индикаторов например, индексы Доу Джонса, Никкей, комбинации курсов валют, доходность государственных ценных бумаг, отношения фундаментальных и технических индикаторов и др обычно выбирается от 6 до 30 различных параметров.

Количество выходов рекомендуется делать как можно меньше, но это могут быть цены открытия, закрытия, максимумы, минимумы следующего дня выделение в массиве данных тренировочных и экзаменационных участков обучение нейросети на этом этапе нейронная сеть обрабатывает тренировочные примеры, пытается дать прогноз на экзаменационных участках базы данных, сравнивает полученную ошибку с ответом, имеющимся в примере базе данных, а также с ошибкой предыдущего этапа обучения и изменяет свои параметры так, чтобы это изменение приводило к постоянному уменьшению ошибки введение срока прогноза получение значения прогнозируемых данных на выходе нейросети. 1 Список использованной литературы 1.www.rcb.ru 2. Джон Дж. Мэрфи Технический анализ фьючерсных рынков теория и практика.

М. Диаграмма, 2000 г. 3. Эрлих А Технический анализ товарных и финансовых рынков. М. ИНФРА-М, 1996 г. 4. Бердникова Т.Б. Рынок ценных бумаг и биржевое дело. М. ИНФРА-М, 2002. 5. Бердникова Т.Б. Прогнозирование экономического и социального развития. Белгород, 1991. 6. Бердникова Т.Б. Рынок ценных бумаг.

М. ИНФРА-М, 2002 7.Бланк И. Финансовый рынок. Т.1 Киев, 2000 8. Бестужев-Лады И.В. Рабочая книга по прогнозированию. М. Мысль, 1982.