Построение модели одновременной микроструктурной динамики цен активов и частоты торгов на российском фондовом рынке

• Автор: Пырлик, Владимир Николаевич
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 204 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА I. МИКРОСТРУКТУРА РЫНКА ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ, ВОПРОСЫ И ПРОБЛЕМЫ.

1.1. Микроструктура рынка, основные понятия.

1.2. Подходы к моделированию микроструктуры рынка.

1.2.1. Компоненты цены

1.2.2. Компоненты спрэда спросапредложения.

1.2.3. Модели управления запасами

1.2.4. Модели, основанные на информации.

1.3. Статистические свойства микроструктурных данных

1.3.1. Время и дискретность.

1.3.2. Доходности, котировки и сделки.
1.3.3. Взаимосвязь объема торгов и волатильности цен
1.3.4. Внутридневная сезонность и перерывы в работе рынков
1.4. Предсказуемость динамики рынка и торговые техники
ГЛАВА II. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ МИКРОСТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА
ДИНАМИКИ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ
2.1. Статистические особенности микроструктурныч данных.
2.1.1. Микроструктурные данные, как временные ряды
2.1.2. Устойчивые характеристики распределений микроструктурных донных
2.1.2.1. Процесс цены
2.1.2.2. Процесс частоты сделок.
2.2. Базовые эконометрические модели для микроструктурных данных
2.2.1. Модели цены
2.2.1.1. Классическая методология моделирования Бокса Дженкинса.
7.2.1.2. Модификации моделей авторегрессии интегрированного скользящего среднего для финансовых данных.
2.2.2. Модели волатильности.
2.2.3. Модели авторегрессионной условной длительности.
2.2.3.1. Подход Энгла.
. Основные параметризации моделей класса авторегрессионной условной длительности
2.2.З.З. Расширения класса моделей АСО
2.3. МОДИФИКАЦИЯ КЛАССИЧЕСКОГО МОДЕЛЬНОГО АППАРАТА ДЛЯ МИКРОСТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА
2.3.1. Цель построения модели одновременной динамики микроструктурных донных
2.3.2. Методы спецификации структуры модели.
2.3.2.1. Возможные направления модификации
2.3.2.2. Методы эмпирической оценки и верификации одновременных моделей.
2.3.2.3. Работа с модифицированными моделями
ГЛАВА III. МОДЕЛИРОВАНИЕ МИКРОСТРУКТУРНОЙ ДИНАМИКИ РОССИЙСКОГО ФОНДОВОГО РЫНКА.
3.1. ФОРМИРОВАНИЕ МАССИВОВ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ
3.2. Первичный анализ выборок
3.2.1. Нестационарная динамика цен активов.
3.2.2. Стоционарные ценовые изменения
3.2.2.1. Порядок интегрированности динамики цен
3.2.2.2. Логарифмические доходности сделок.
3.2.2.3. Автокорреляция и эмпирические распределения логарифмических доходностей сделок
3.2.3. Статистические свойство длительностей между сделками
3.3. Построение простых моделей внутридневной динамики цен.
3.3.1. Выбор формы моделей и методов оценки
3.3.2. Результаты оценки простых моделей.
3.3.2.1. Общие закономерности в динамике среднего уровня ценовых изменений.
3.3.2.2. Общие закономерности о динамике волатильности.
3.3.2.3. Общие закономерности в характере стохастических компонент.
3.4. ПОСТРОЕНИЕ ПРОСТЫХ МОДЕЛЕЙ ЧАСТОТЫ ВНУТРИДНЕВНЫХ ТОРГОВ.
3.4.1. Выбор формы моделей и методов оценки
3.4.2. Результаты оценки моделей длительностей.
3.4.2.1. Общие закономерности в динамике условной длительности.
3.4.2.2. Общие закономерности о оценках стохастической длительности
3.5. Анализ полученных результатов.
3.5.1. Взаимосвязь исходных рядов донных.
3.5.2. Взаимосвязь условных и стохастических компонент простых моделей.
3.6. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ СВЯЗАННОЙ ДИНАМИКИ ЦЕН И ДЛИТЕЛЬНОСТЕЙ.
3.6.1. Альтернативные спецификации в рамках обобщенной модели
3.6.2. Анализ результатов оценки связанных моделей.
3.6.2.1. Эффективность оценок
3.6.2.2. Порядок моделей.
3.6.2.3. Распределение стохастических компонент
3.6.2.4. Структура взаимосвязей процессов динамики цены и длительностей
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ПРИЛОЖЕНИЯ.
Введение
Актуальность


В простой модели спрэда ошибка цены разница между эффективной и фактической ценой связана с изменением спрэда, задаваемым текущей сделкой покупки или продажи, и является стационарным процессом, приращения которого не связаны с процессом торговли. Затраты обработки ордеров являются основными связанными с торговым механизмом эксплуатационными расходами дилеров. В простой модели с затратами обработки ордеров резкое сокращение спрэда приводит к возникновению отрицательной автокорреляции изменений цен 6, . На эффективном рынке базовая стоимость актива изменяется случайным образом. При отсутствии транзакционных затрат вся информация о рынке содержится в текущих ценах. Если же заключение сделок связано с несением некоторых транзакционных затрат, то дилеры компенсируют их за счет спрэдов спросапрсдложения. Эти затраты приводят к отрицательной корреляции изменений цен, даже если эффективные истинные цены автокоррелированны. Поскольку любая реальная сделка заключается либо по цене спроса, либо по цене предложения но не по какойто средней, фактические наблюдаемые цены активов постоянно меняются, принимая только значения этих двух отметок . В моделях управления запасами процесс торговли заключается в поиске равновесия между спросом и предложением активов, что является задачей дилера, которую он решает с помощью калибровки цен спроса и предложения с помощью изменения спрэдов в каждый момент времени. Основные факторы модели это уровень доступных средств запас ордеров на продажу и покупку активов и степень неопределенности будущего потока ордеров. Основное внимание уделяется оптимальности поведения дилеров и тому, как они оперируют спрэдами, реагируют на неопределенность потока ордеров, и как рыночные агенты назначают цены сделок. Спрэд спросапредложения увеличивается при неприятии риска рыночными агентами, при росте размера сделки, степени риска актива и временного горизонта, или его увеличение может являться результатом рыночной власти дилера. Несмотря на различные объяснения спрэдов провалы рынка, рыночная власть, транзакционные издержки, основная идея остается одинаковой дилер, решая задачу балансировки, стремиться сгладить отклонения и потоке ордеров, которые зависят, в том числе, от будущих состояний рынка. Влияние, которое дилер оказывает на цену, является временным. Процесс регулирования заканчивается полным возвращением запасов и цены к эффективному уровню. Реверсия не происходит мгновенно, но никакого постоянного воздействия на цену дилер в этих моделях не оказывает, потому что сделки не зависят от информации. Дилер изменяет среднее значение спрэда спросапредложения, и, следовательно, влияет на цену, которая зависит от транзакционных затрат, предыдущего состояния потока ордеров запасов дилера и чистого текущего спроса на актив, который получает дилер. Поскольку главным в микроструктуре является вопрос о способности цен и рынков вообще накапливать информацию, в более поздних работах основное внимание уделяется третьей составляющей спрэда спросапредложения издержкам неблагоприятного отбора или асимметричной информации. Эти затраты возникают ввиду лучшей информированности некоторых инвесторов об истинной стоимости и степени риска некоторых активов, и торговля этими активами в среднем приводит к чистым убыткам дилеров. Поскольку часто отличить информированных агентов от неинформированных невозможно, часть спрэда является компенсацией за приятие дилером риска участия в основанных на информированности участников торгов сделках. Модели рынков с асимметричной информацией допускают неоднородность информированных агентов. Если некоторые сделки возникают вследствие наличия у некоторых участников дополнительной информации, то сам факт их свершения обычно являющийся публичным также является источником некоторой информации о рынке, агентах и торгуемых активах. Процесс торговли рассматривается как игра с участием агентов, располагающих различной информацией об истинной стоимости активов. Модели асимметричной информации делятся на два основных класса последовательные модели и стратегические модели торговли.