Инвестиции и трейдинг. Формирование индивидуального подхода к принятию инвестиционных решений. Саймон Вайн
Читать онлайн.| Название | Инвестиции и трейдинг. Формирование индивидуального подхода к принятию инвестиционных решений |
|---|---|
| Автор произведения | Саймон Вайн |
| Жанр | Ценные бумаги, инвестиции |
| Серия | |
| Издательство | Ценные бумаги, инвестиции |
| Год выпуска | 2015 |
| isbn | 978-5-9614-2389-1 |
Проанализировав данные, приведенные в таблице, можно также сделать вывод о непредсказуемости реакции рынка на неожиданные события. Интересно, что большинство кризисных ситуаций не мешают быстрому восстановлению его позитивной динамики.
Проблемы процесса нахождения модели для прогнозирования
Процесс построения моделей
Рассмотрим методы, используемые «фундаменталистами» для прогнозирования на разных рынках. Для общего понимания процесса построения модели обратимся к профессору Ричарду Левичу, который показывает последовательность нахождения рабочей модели для построения прогноза на рынке валют.
«Выбор можно сделать из многих моделей: монетарный подход, портфельный баланс, покупательный паритет. После избрания модели под нее подбирают параметры: М1, М2, М3, валовой продукт, индекс роста цен, текущий баланс и т. д. Наконец, следует остановиться на одном из методов подсчета: обычное квадратическое отклонение, обобщенное квадратическое отклонение, общий метод моментов и т. д. Предположим, инвестор успешно идентифицировал модель, по которой курс спот S является функцией f набора неизвестных Хi: S = f (Х1, Х2…., Хn). Таким образом, спот в 2001 г. (статья была написана в 1999 г. – С.В.), а возможно, и позднее, будет функцией Х1 в 2001 г., Х2 – в 2001 г., Х3 – в 2001 г. Но определение значений этих неизвестных в 2001 г. и далее – задача не из легких.
В таком случае инвестор может отвергнуть структурный подход и не следовать, например, структурному анализу временных рядов, а использовать одно- и многопараметрические модели анализа временных рядов, спектральный анализ временных рядов и метод нейронных сетей. Но и для этих моделей инвестор должен выбрать параметры и методы оценки.
Вне зависимости от избранного метода анализа он столкнется со стандартными эконометрическими проблемами, такими, например, как определение объема информации, необходимой для использования модели. В заключение следует напомнить, что модель, возможно, будет объяснять только прошлое, если в итоге историческая информация не окажется индикатором будущей информации»[54].
Иными словами, для успеха прогнозирования необходимо правильно подобрать и синхронизировать многие «движущие части». К сожалению, как показал кризис финансовых рынков в Бразилии в 2002 г., даже при наличии полной информации и экономически прогрессивном правительстве достаточно одного просчета в предположениях – и самые надежные прогнозы мгновенно рушатся. Продемонстрируем вариант практического анализа этой ситуации.
Накануне выборов 2002 г. рынок оценивал состояние бразильской экономики как стабильное и испытывал большое доверие к способности Банка Бразилии контролировать ситуацию на финансовых рынках. Однако в течение мая – июля вероятность победы кандидата, не поддерживающего рынок, резко возросла. Попытаемся сделать прогноз, какое влияние может оказать руководство