Поведенческие модели участников биржи

• Автор: Егорова, Людмила Геннадьевна
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 184 с. : ил.

Содержание
Введение

Глава 1. Поведение участников биржи как объект математического моделирования

1.10 проблеме моделирования поведения участников биржи

1.2 Краткий обзор работ в области математического моделирования поведения участников биржи
1.3. Обоснование целесообразности предложенных в диссертационной работе методов к анализу поведения участников биржевых торгов

Заключение по Главе

Глава 2. Моделирование поведения участников фондовой биржи в условиях стабильной экономической ситуации
2.1 Исследование способности участника определять направления изменения стоимости конкретных финансовых инструментов
2.2 Задача поиска оптимальных стратегий инвестирования трейдеров в финансовые инструменты при наличии у трейдера предположений о законе распределения будущих цен финансовых инструментов
2.3 Оценка гарантированного выигрыша трейдера при отсутствии у него предположений о законе распределения будущих цен финансовых инструментов
2.4. Учет торговли производными финансовыми инструментами в задаче поиска оптимальной стратегии инвестирования трейдера
Заключение по Главе

Глава 3. Моделирование поведения участников фондовой биржи в условиях финансового кризиса
3.1 Моделирование поведения трейдеров с учетом возможности наступления биржевых кризисов
3.2 Анализ поведения трейдеров с учетом возможности наступления биржевых кризисов - модели с обучением и поощрением
3.3 Численные расчеты по моделям с учетом возможности наступления биржевых кризисов
Заключение по Главе
Глава 4. Имитационные модели анализа поведения участников фондовой биржи
4.1 Описание имитационных моделей анализа поведения участников биржи
4.2 Описание схем экспериментов по изучению возможных стратегий участников биржи
4.3 Анализ поведения участников биржи при работе с финансовыми инструментами по результатам экспериментов
Заключение по Главе
Заключение
Литература
Приложение 1. Краткое описание биржи и правил игры на ней
Приложение 2. Комплекс программ для исследования возможностей участников фондовой биржи по работе с финансовыми инструментами

Введение
Актуальность темы.
Математическое моделирование в финансовой сфере представляет большой научный и практический интерес, так как исследование экономических систем, таких как биржи, банки, страховые и инвестиционные компании, важны как для самих участников этих систем, так и для государства с точки зрения функционирования финансовой системы страны. Вопросами математического моделирования работы биржи, банков, страховых компаний в нашей стране занимались А.Н. Ширяев [22], С.К. Завриев [8], A.A. Лобанов [24], Шананин A.A. [15,16,17], Ерешко Ф.И. [6,7], Поспелов И.Г. [16,17, 18], С.Н. Смирнов [3,14], С.Р. Моисеев [11,12,13], и др.
Изучение указанных выше экономических систем является сложной задачей, поскольку они функционируют в условиях неопределенности, вызванной вероятностной природой протекающих в них процессов, большими размерами и сложностью самих систем, а также влиянием человеческого фактора. В каждой из этих систем человек как лицо, принимающее решение, оказывает влияние на динамику изменения параметров системы, но именно для биржи это влияние является существенным, определяющим реакцию системы на принимаемые решения, и, более того, поведение самой биржи во многом определяется именно поведением участников биржи, их индивидуальными и коллективными действиями.
В классической теории финансов принята математическая модель репрезентативного агента, являющегося рациональным и принимающего решения посредством максимизации своей полезности, при этом во всех моделях поиска стратегий оптимального инвестирования на бирже, начиная с классической работы Г. Марковица [76], предполагается, что трейдеру известен закон распределения будущей цены

все указанные типы моделей имеют определенные достоинства, например, не накладывают ограничений на характер искомых зависимостей между переменными, извлекают из данных скрытые взаимосвязи и способны к обучению, этим моделям присущи те же недостатки, что и рассмотренным выше параметрическим моделям. Например, в случае нейронных сетей выбор топологии сети (количества слоев и нейронов) представляет значительные сложности, для обучения сети требуется обработка больших массивов информации, а главное - соответствие модели историческим данным не гарантирует высокой точности прогноза.
1.2.3. Моделирование биржевых кризисов
При моделировании кризисных явлений на фондовой бирже обычно различают два типа кризисов4 - эндогенные (отражающие внутреннюю нестабильность экономической системы в целом) и экзогенные (вызванные внешними причинами, например, стихийными бедствиями, политическими потрясениями в стране или в мире, и т.п).
Моделирование биржевых кризисов на основе закона Пуассона. Для моделирования редких событий в теории страхования часто используются случайные величины, распределенные по закону Пуассона (закону редких событий) [9]. Этот же подход оказался применимым для математического описания закономерностей появления экзогенных кризисных явлений на фондовой бирже, причем, при описании указанных явлений используются как единичные, так и совокупности независимых пуассоновских процессов [36,51,61,73]. Такие идеи, как дефолт фирмы в страховой математике, имеют естественные прямые аналогии с кризисными явлениями на фондовой бирже. Действительно, идея о том, что дефолт может состояться по причине так называемых экзогенных шоков (вызванных региональными, отраслевыми,
4 см. подробнее в Приложении П.1.5.