Анализ и прогнозирование конъюнктуры рынка ценных бумаг

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 определённых 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 определённую 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 приёмы 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 отчётностиРасчет 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 определённые 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 подъёма, 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, сырьё, 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