Оценка динамики показателей стабильности и прогнозируемости рынка ценных бумаг

Оценка динамики показателей стабильности и прогнозируемости рынка ценных бумаг

Автор: Корникова, Наталья Владимировна

Шифр специальности: 08.00.13

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2006

Место защиты: Санкт-Петербург

Количество страниц: 166 с. ил.

Артикул: 3043818

Автор: Корникова, Наталья Владимировна

Стоимость: 250 руб.

Оценка динамики показателей стабильности и прогнозируемости рынка ценных бумаг  Оценка динамики показателей стабильности и прогнозируемости рынка ценных бумаг 

ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. Анализ существующих методов мониторинга и
прогнозирования значений экономических временных рядов.
1. Краткий обзор и история развития методов прогнозирования значений
экономических временных рядов
2. Описание некоторых наиболее широко применяемых на практике
методов статистического прогнозирования.
Экстраполяция по скользящей средней.
Метод экспоненциальной средней
Аддитивная стохастическая модель прогнозирования
Мультипликативная стохастическая модель прогнозирования
Модели анализа сезонных колебаний.
Линейная регрессия
Модели .
Модели I
Модели условно гетероскедастичных остатков модели.
3. Оценка ошибок прогноза и модель мониторинга предсказуемости
ГЛАВА 2 Мультипликативная стохастическая модель динамики финансовых временных рядов. Прогнозирование и мониторинг
динамики рынка ценных бумаг.
1. Описание мультипликативной стохастической модели динамики
финансовых временных рядов
2 Описание модели мониторинга динамики финансовых временных рядов 3 Описание модифицированной мультипликативной стохастической модели динамики финансовых временных рядов.
ГЛАВА 3 Практическое применение стационарной обобщенной мультипликативной логарифмически нормальной стохастической
модели.
1. Мониторинг наблюдаемой динамики
2. Сравнительный анализ точности прогнозов, полученных с использованием простейшей и обобщенной мультипликативных
логарифмически нормальных стохастических моделей
3. Практическое применение стационарной обобщенной мультипликативной логарифмически нормальной стохастической модели ЛОЗ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
Список литера ту ры .
ПРИЛОЖЕНИЯ .
Приложение Кг 1. Программы, использованные при расчетах
Приложение 2. Исследуемые данные
ВВЕДЕНИЕ
Настоящая диссертационная работа посвящена анализу и разработке методов прогнозирования и мониторинга динамики рынка ценных бумаг.
Практическая актуальность использования процедур мониторинга и прогнозирования динамики показателей рынка ценных бумаг не вызывает сомнения.
Эффективное управление в любой сфере экономической деятельности предполагает наличие систем мониторинга и прогнозирования. Очевидно, что исследование динамики финансовых показателей является необходимой базой для принятия управленческих решений, т. к. при выборе стратегии поведения экономическим агентам следует ориентироваться на оценки будущего состояния интересующего их объекта. Таким образом, прогнозирование значений финансовых показателей важный элемент любой инвестиционной деятельности, поскольку последняя предполагает получение дохода в будущем и, следовательно, неявно подразумевает осуществление процедур прогнозирования.
Прогнозирование стоимостных параметров инструментов рынка ценных бумаг отдельная область исследования, имеющая значительную практическую
актуальность


Чаще всего данные методы применяются при поисковом прогнозировании для эволюционных процессов. Экспертные интуитивные методы основаны на использовании знаний специалистов экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии поведении объекта в будущем. Экспертные методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию скачкообразных процессов. Комбинированные методы включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации наряду с экспертной используется и фактографическая. В свою очередь, каждый из перечисленных классов также подразделяется на группы и подгруппы. Так, среди фактографических методов, например, выделяются статистические параметрические и опережающие методы. Рис. Группа статистических методов включает методы, основанные на построении и анализе временных рядов характеристик прогнозируемого процесса. Наибольшее распространение среди методов данной группы получила экстраполяция. Группа опережающих методов состоит из методов, основанных на использовании свойства экономической информации опережать реализацию некоторых событий в финансовой и экономической областях. Среди методов этой группы выделяется публикационный, основанный на анализе и оценке динамики публикаций. Среди экспертных методов выделяют группы по количеству привлеченных экспертов, а также по наличию аналитической обработки данных экспертизы. Среди всего многообразия существующих подходов к прогнозированию особого внимания заслуживают статистические методы. К числу достоинств данных методов относится то, что они реализуются на основе наиболее формализованных схем построения прогнозов. Поэтому эти методы лишены субъективности, являющейся непременным атрибутом экспертных оценок. В пользу применения статистических методов прогнозирования говорит и то, что они не требуют привлечения экспертной информации, получение которой, как правило, сопряжено со значительными издержками. Чаще всего использование статистических методов является необходимым этапом экономического анализа. В дальнейшем полученные результаты уже могут корректироваться с учетом экспертных оценок. Применение математических методов является необходимым условием для разработки и использования методов прогнозирования, обеспечивающим высокие требования к обоснованности, действенности и временности прогнозов . Широкое применение моделей, основанных на анализе значений прогнозируемой величины в предыдущие моменты времени, обусловлено тем, что для финансовых временных рядов характерно наличие в их динамике достаточно устойчивых тенденций. Процессы ценообразования на рынке происходят таким образом, что периоды роста и падения котировок чередуются, так что внутри каждого периода происходит развитие господствующей тенденции. В настоящее время в а нал этическом исследовании динамики финансовых показателей общепринятым является подход, предполагающий, что рынок обладает памятью, и поэтому на будущие значения изучаемой величины оказывают большое влияние наблюдаемые закономерности ее прошлого поведения. Наличие инерционности не означает, что экономическая система в своем развитии будет жестко следовать уже наметившейся тенденции. Различные случайные факторы могут в большей или меньшей степени воздействовать на систему, приводя к отклонениям от тенденции. Для определения типа инерционности аналщируемого экономического временного ряда необходимо выяснить, присутствует ли в динамических рядах значений данного показателя тенденция тренд. Выяснение типа инерционности позволяет в дальнейшем подобрать адекватный метод прогнозирования например, при инерционности первого рода это могут быть регрессионные модели, носящие стационарный характер, а при инерционности второго рода эксгаполяционные модели, авторегрессия. Ниже рассмотрены некоторые статистические методы прогнозирования. В качестве базы для построения прогнозов в описанных ниже моделях используются временные ряды, отражающие прошлую динамику прогнозируемого показателя. Один из самых распространенных методов статистического прогнозирования экстраполяция по скользящей средней.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.219, запросов: 128