WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 |

1, Xti - Xti > - i i xti = (1) -xt-1, Xt - Xti = 0, Xti - Xti < - Из этого расчёта видно, что при неизменности очередного значения временного ряда показателя Xit, значение соответствующей компоненты диффузного индекса xit оказывается равной её предыдущему значению xit-1. Благодаря этой корректировке способа построения в существенной степени нивелировано пагубное влияние более высокой волатильности диффузного индекса, которое, в частности, приводит к увеличению частоты формирования прогнозных сигналов. Высокая частота формирования сигналов предстаёт необоснованно завышенной для цели прогнозирования начала и окончания среднесрочных трендов.

Следующим шагом в разработке инструментария прогнозирования стала систематизация и описание известных механизмов формирования сигналов от прогнозных индексов на основе диффузной формы. Автором установлены их преимущества и недостатки для выявления трендов индексов фондового рынка. С учётом имеющихся достижений учёных в ходе логических рассуждений разработан механизм формирования сигнала прогнозного индекса для определения растущих и падающих трендов фондового индекса РТС. Было принятно считать, что сигнал растущего тренда поступает, когда большинство компонент индекса указывает на расположенность ключевых факторов к повышению цен акций, сигнал падающего тренда поступает, когда большинство компонент индекса указывает на расположенность ключевых факторов к снижению стоимости акций.

Следующим этапом в разработке стало составление условий отбора исходных опережающих показателей. Задача этих условий состояла в создании специального фильтра, способного на раннем этапе построения модели прогнозирования отделить неподходящие экономические показатели и финансовые индикаторы. Автором отобраны три группы условий:

1) условия, накладываемые теоретической базой;

2) условия, накладываемые характеристиками объекта исследования и избранной методикой прогнозирования;

3) условия, накладываемые спецификой построения диффузного индекса.

В ходе отбора множества исходных потенциальных опережающих показателей применение этих условий способствовало выделению более семи десятков экономических показателей и финансовых индикаторов. Данные показатели систематизированы и по экономическому смыслу разделены на 6 групп:

1) прямые показатели спроса и предложения;

2) косвенные показатели спроса;

3) косвенные индикаторы ставки дисконтирования;

4) индикаторы волатильности;

5) показатели кредитной устойчивости государства;

6) индикаторы политического и институционального риска.

Предложенные опережающие экономические показатели и финансовые индикаторы могут быть использованы для построения моделей прогнозирования рынка акций на основе индексных методов.

Для выбора лучших опережающих показателей из отобранного множества показателей проведён анализ соответствующих методик. В ходе анализа автором рассмотрены ограничения, накладываемые особенностями динамики исходных экономических показателей и финансовых индикаторов, обозначены возможности использования существующих методик. Установлено, что в условиях цикличной динамики фондового индекса и отобранных показателей, а также исходя из выбранной модели прогнозирования, наиболее подходящей методикой для выделения лучших показателей является критериальная оценка, подкреплённая системой вспомогательных характеристик.

В соответствии с критериальной оценкой прогнозная способность показателей оценивалась исходя из сравнения количества успешных опережений разворотных точек индекса РТС соответствующими разворотными точками показателей. Важным условием этой оценки являлось как можно меньшее количество ложных сигналов. В рамках системы вспомогательных характеристик дополнительными критериями являлись отношение точек опережения к общему числу разворотных точек, размер среднего опережения и среднего запаздывания, а также количество пропущенных разворотных точек.

Практическое применение этой критериальной оценки позволило выделить показателя, относящиеся к различным факторным группам и обладающие лучшими характеристиками опережения разворотных точек индекса РТС по сравнению с остальными.

Ими стали:

1) цена российской нефти - смеси марки Urals (источник: информационное агентство Reuter);

2) рост обеспеченности предприятий собственными средствами (источник: ЦЭК);

3) среднее значение ставки межбанковского рынка по кредитам “overnight” (источник: ЦБ РФ);

4) индекс EMBI+Russia (источник: инвестиционный банк J.P.Morgan).

Для большей надёжности отобранные показатели подверглись экономическому анализу, в ходе которого рассматривались первостепенные механизмы влияния изменений их динамики на изменение тренда индекса фондового рынка. Благодаря этому удалось выявить более детальную причинно-следственную связь между экономическими показателями и индексом РТС, а также получить обоснованное экономическое объяснение прогнозной способности отдельных экономических показателей.

В третьей главе диссертации “Построение и тестирование прогнозного индекса” разработана методика тестирования моделей прогнозирования трендов рынка акций для оценки эффективности генерируемых сигналов, и осуществлено комплексное тестирование созданного индекса. Вместе с тем исследованы возможности применения модели прогнозирования в работе институционального инвестора, а также определены необходимые и достаточные условия применения прогнозного индекса в долгосрочном периоде.

На основе отобранных четырёх показателей осуществлено построение прогнозного индекса, получившего название Индекс трендового прогнозирования (ИТП). Расчёт ИТП произведён для периода с августа 1996 года по ноябрь 2004 года — на полных 8 лет и месяца (см. рис. 2). Таким образом, рассчитано 100 значений прогнозного индекса. Расчёт исторических значений ИТП ограничивался лишь доступностью статистических данных по временным рядам отобранных четырёх экономических показателей, являющихся его компонентами.

В соответствии с предложенным механизмом определения сигналов растущего и падающего трендов, были обнаружены точки, в которых от ИТП поступает сигнал. За весь период исчисления от ИТП поступило 13 сигналов, 7 из которых оказались сигналами растущего тренда и 6 — сигналами падающего тренда. Время появления сигнала и их направление показаны стрелочками на рисунке 3.

Тринадцать сигналов ИТП перенесены на график индекса РТС и в виде стрелочек представлены на рисунке 4. Из рисунка 4 следует, что прогнозный индекс подавал сигналы практически для всех трендов. Исключением стал тренд с номером 8 (падающий тренд продолжительностью 3 месяца — с июля по сентябрь 2001 года). Для него от ИТП не поступило соответствующего сигнала.

Рис. 2: Индекс трендового прогнозирования Осуществлено комплексное тестирование созданного индекса, в ходе которого изучена прогнозная способность генерируемых сигналов, их эффективность, а также исследована результативность сигналов ИТП для управления портфелем.

В соответствии с критерием результативности построенный индекс определял 11 из 13 трендов индекса РТС за период с августа 1996 года по ноябрь 2004 года. Коэффициент распознавания трендов составил 84,6%. От ИТП поступило 2 ложных сигнала. Таким образом, отношение успешных сигналов к общему количеству сигналов равно 84,6%. Общий итог теста показал способность ИТП определять около 85% всех трендов индекса РТС при доле ложных сигналов 15,4%. Исходя из полученных показателей сделан вывод о высокой прогнозной способности сигналов ИТП.

Выяснилось, что ИТП запаздывал с поступлением сигнала в среднем на 1,1 месяца при средней продолжительности тренда в 7,7 месяца. Таким образом, после появления прогнозного сигнала тренд будет продолжать следовать в том же направлении в среднем 6,месяца, что составляет 86% своей продолжительности. Исходя из результатов этого тестирования, сделан вывод о том, что ИТП определяет тренд индекса РТС на этапе зарождения. Этот вывод также свидетельствовал о высокой прогнозной способности построенного индекса.

Рис. 3: ИТП и прогнозные сигналы Для установления дополнительных характеристик моделей прогнозирования трендов автором разработана методика тестирования, предназначенная для оценки эффективности генерируемых сигналов. Формализован коэффициент эффективности сигнала, суть которого сводится к тому, чтобы продемонстрировать какая часть тренда успешно распознана моделью прогнозирования и на какую величину может увеличиться стоимость портфеля акций по сравнению со стратегией, идеально предсказывающей начало и окончание трендов индекса РТС. Расчёт коэффициента эффективности сигнала происходит путём деления процентного увеличения стоимости портфеля при варианте управления портфелем на основе сигналов исследуемой стратегии на аналогичный показатель эталонного варианта Рис. 4: Индекс РТС и прогнозные сигналы ИТП управления портфелем. Общая формула для расчёта коэффициента выглядит следующим образом:

Rep Kef = *100% (2) Rpp где Kef - значение коэффициента эффективности, Rep - прирост стоимости портфеля, управляемого на основе торговых сигналов исследуемой стратегии, за рассматриваемый тренд, Rpp - прирост стоимости портфеля при эталонном варианте управления за рассматриваемый тренд.

Расчёт коэффициента эффективности производится для каждого тренда фондового индекса в процентах. Значение варьируется от 0% до 100%, при этом более высокое значение свидетельствует о большей эффективности сигнала и его более полном использовании для наращивания позиции. Расчёт коэффициента производится как для растущих, так и для падающих трендов, вследствие чего создаётся объективное восприятие результативности сигналов для противоположно направленных трендов. Общая оценка эффективности сигналов получается путём расчёта среднего значения коэффициента эффективности по всем трендам.

Среднее значение коэффициента эффективности сигнала ИТП оказалось равным 51%, что является удовлетворительным и даже высоким значением. Полученный результат означает, что в среднем запаздывание ИТП с формированием сигнала на открытие и закрытие позиций приводит к недополучению 49% потенциально возможного прироста стоимости портфеля. В силу естественных причин точно определять будущие разворотные точки трендов на протяжении продолжительного периода времени не может ни один портфельный менеджер. Поэтому постоянное угадывание трендов является труднодостижимой, либо невозможной задачей. В связи с этим сделан вывод о том, что результат обнаружения многих трендов и использование большей части их динамики для наращивания стоимости портфеля представляет собой высокий результат.

На заключительной стадии тестирования ИТП проведён сравнительный анализ результатов управления портфелем акций на основе сигналов прогнозного индекса и результатов управления портфелем на основе пассивной стратегии (табл. 2).

Таблица Показатели приростов портфелей при пассивной стратегии и стратегии на основе сигналов ИТП период значение индекса прирост портфеля на основе прирост портфеля на РТС пассивной стратегии основе сигналов ИТП 1996 200,5 9,8% 9,8% 1997 396,86 97,9% 123,3% 1998 58,93 -85,2% 90,0% 1999 177,71 201,6% 230,5% 2000 143,29 -19,4% 32,1% 2001 260,05 81,5% 81,5% 2002 359,07 38,1% 55,4% 2003 567,25 58,0% 14,0% 2004 627,98 10,7% 9,9% среднегодовой 47,6% 78,4% арифметический прирост:

среднегодовой 16,3% 63,1% геометрический прирост:

Из приведённой таблицы видно, что пассивная стратегия характеризовалась меньшим увеличением стоимости портфеля по сравнению со стратегией управления портфелем на основе сигналов ИТП. Установлено, что среднеарифметический годовой прирост на основе пассивной стратегии управления составлял 47,6%, в то время как для стратегии на основе прогнозных сигналов ИТП - он равнялся 78,4%. Расхождение значений средних приростов обусловлено тем, что у стратегии управления портфелем акций на основе сигналов ИТП все годовые изменения оказывались положительными, в то время как у пассивной стратегии в 1998 и 2000 годах отмечалось уменьшение стоимости портфеля.

Вместе с тем в стратегии, использующей сигналы ИТП, предполагалось использование коротких сделок в случае падающих трендов.

В качестве дополнительного критерия сравнения обеих стратегий управления портфелем использовалось отношение У. Шарпа. Это отношение равно превышению средней доходности портфеля над безрисковой ставкой, делённому на стандартное отклонение доходности портфеля. Формула расчёта выглядит следующим образом:

Rav - rf KS = (3) где Ks — отношение Шарпа, Rav — средняя доходность портфеля, rf — безрисковая ставка, — стандартное отклонение доходности портфеля.

Для классической стратегии отношение Шарпа оказалось равным 0,506, для стратегии на основе сигналов ИТП — более чем в 2 раза выше — 1,015. Отношение Шарпа для исследуемой стратегии, превысившее 1, свидетельствовало о том, что средняя доходность портфеля за вычетом безрисковой ставки в состоянии компенсировать риск изменения доходности портфеля.

Полученные результаты тестирования позволили сделать вывод о том, что исследуемая стратегия показала существенно более высокие результаты по сравнению с классической стратегией управления портфелем. При этом существенное превосходство среднеарифметического годового прироста стоимости портфеля, управлявшегося на основе прогнозных сигналов ИТП, указывало на высокую практическую ценность созданного прогнозного индекса.

Для установления практической ценности исследованы возможности применения созданной модели прогнозирования в работе институционального инвестора. Предложены методические рекомендации для использования сигналов прогнозного индекса в работе портфельного инвестора. В частности, при получении сигнала ИТП предложено занимать позиции по всем акциям, входящим в индекс РТС в соответствующих пропорциях.

Совершение сделок рекомендовано проводить в конце периода, в котором от ИТП поступил сигнал. Вместе с тем даны методические указания по ведению портфеля акций в случае корректировки индекса РТС и других событий. Портфельному менеджеру в случае корректировки состава акций и их веса в индексе РТС предложено проводить торговые операции, позволяющие своевременно отразить изменения в структуре управляемого портфеля.

Pages:     | 1 | 2 || 4 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»