Биржи в экономике отрасли - (диплом)

Все приведенные критерии оцениваются за какой-то достаточно продолжительный период, например за год, для каждого метода. Кроме этого, возможно, исследование показателей риска для конкретной валюты и временного интервала. Особое значение для инвестора должен иметь показатель максимального убытка для серии подряд убыточных сделок и вероятности такой серии, так как он определяет минимально необходимый объем собственных средств во избежании полной потери капитала.

    3. 4. 2. Пример практического применения методов

Практическая ценность представленного метода прогнозирования с помощью модели авторегресии исследовалась в натурных условиях товарной биржиAICE - Американской биржи высокотехнологичных компонентов на примере динамики котировок цен по фьючерсным контрактам на микросхемы памяти DIMM64Mb. Полученные прогнозы иллюстрируются рядом следующих рисунков и таблиц. Все расчеты проводились, исходя из следующих условий:

    Размер депозита
    $100000
    Ставка кредита, годовых
    15%
    Рисунок 29 Динамика котировок фючерсов

На рисунке 29 приведена динамика цен по фьючерсным контрактам на микросхемы памяти DIMM64Mbна период с 14 февраля прошлого года по 28 января сего года, а также прогноз котировок на 6 дней вперёд. В частности данный метод позволил сделать верное предположение о падении цен на рынке, несмотря на кратковременный стремительный рост 20 января. Прогноз позволил избежать закупки комплектующих с целью их складирования в виде резервного запаса и тем самым сохранить денежные средства фирмы. Собственно именно для этого и применяется прогнозирование в процессе управления фирмой, в отличие от следующего примера, в котором основная цель– спекулятивная игра на разнице цен. Рисунок 30 Динамика цен

    Рисунок 31 Прогноз цен
    Спекулятивная игра на бирже.

На следующем рисунке 30 представлена динамика и пример прогноза (рисунок 31) динамики котировок корпоративных ценных бумаг РАО "ЕЭС России" на Московской Межбанковской Валютной Биржена 10 торговых дней в будущее с использованием АР-модели. Основная ценность полученного прогноза заключается в том, что он хорошо согласуется с реальным процессом по динамике, т. е. моменты локальных минимумов и максимумов совпадают, а именно в такие моменты инвестор принимает решение о заключении сделки. Это пример спекулятивной игры– сторонний доход для фирмы.

    Сделка по покупке акций

Результат одной финансовой операции по покупке акций на бирже ММВБ сведён в таблицу №8.

    Таблица 8
    Сделка №1, покупка 3926 акций
    Средняя цена открытия 25, 47 USD
    Сделка №2, продажа 3926 акций
    Средняя цена закрытия 26, 54 USD
    Итог операции
    +1, 07 на одну акцию
    Выручка от операции
    $1. 07*3926=$4200
    Проценты за кредит
    $40
    Серия убыточных операций
    $52
    Прибыль от операции
    4200-40=$4160
    Средняя прибыль на операцию
    $4160-52=$4108

По результатом исследований свойств авторегрессионной модели, проведенных в [23] были сделаны следующие выводы:

Структура реальных финансовых процессов в целом хорошо согласуется с предлагаемой авторегрессионной моделью, однако лишь при достаточно высоком ее порядке q=30-50;

Объем наблюдений, необходимый для адаптации АР-модели высокого порядка q=30-50 составляет не менее 100 отчетов данных;

Из расчета 100 отсчетов данных, требуемый интервал анализа исследуемого временного ряда составляет от 1 до 3 месяцев в прошлое, что хорошо согласуется с его интервалом стационарности даже в условиях нестабильной рыночной конъюнктуры.

Опыт практического использования методов прогнозирования на валютном рынке позволил сделать также ряд общих выводов:

Наиболее приемлемым для работы на валютном рынке является метод прогнозирования с использованием авторегрессионных моделей. Несмотря на сравнимый итоговый результат с методом RSI, АР-модель обеспечивает существенно меньший по размерам средний риск на операцию. Отчасти это следствие большого числа транзакций, а следовательно, больше возможностей для пересмотра и корректировки стратегии, отчасти это объясняется высокими динамическими свойствами модели, то есть надежной оценкой (адаптацией) параметров по малой выборке наблюдений. Метод скользящих средних показал малую результативность. Это объясняется сравнительно редкими для валютного рынка периодами однонаправленного движения цен. Пожалуй, только котировки японской йены, являют собой пример трендового рынка. На бестрендовых участках применение метода скользящих средних следует признать нецелесообразным.

Опыт прогнозирования экономических показателей с применением различных методов приводит к необходимости сравнения полученных моделей. При этом часто получают модели со сходными статистическими свойствами, в результате чего трудно отдать предпочтение какой-либо модели. Однако если предположить, что каждая из моделей описывает лишь одну сторону динамики данного экономического процесса, отображаемого исследуемым временным рядом, то совместное использование нескольких моделей позволит точнее и полнее описать и спрогнозировать эту динамику. Такая точка зрения приводит к идее объединения прогнозов, получаемых по отдельным моделям, и формировании на этой основе комплексного прогноза. Практика разработки экономических прогнозов опирается на целую систему методов, среди которых статистические методы прогнозирования занимают важное место. Решающую роль при статистическом подходе к прогнозированию играет выбор соответствующей модели, которая, будучи наполненной числовыми параметрами, становится непосредственным инструментом прогнозирования - так называемым предиктором. Располагая предиктором, можно получить варианты прогноза, отвечающие определенным условиям и гипотезам, учтенным при его построении. Вместе с тем необходимо помнить, что механическое использование предиктора может стать причиной серьезных погрешностей и ошибок, которые на рынке неизбежно обернутся убытками.

Цель статистической модели - не заменить суждения и опыт специалиста, а дать ему в руки инструмент, позволяющий более глубоко проникнуть в существо исследуемых явлений, инструмент, в котором специфическим образом обобщена и приведена в систему разнообразная статистическая информация. Получаемые на основе предикторов прогнозы имеют смысл только в рамках тех условий, гипотез и предположений, которые были учтены при разработке соответствующих моделей и при их применении для прогнозирования. Иначе говоря, предлагаемые методы и модели прогнозирования позволяют выявить закономерности (например циклического свойства) которые могут присутствовать в исследуемом временном ряду. Если таких закономерностей нет, то любые, самые совершенные методы не позволят спрогнозировать ситуацию. Однако опыт показывает, что закономерности есть, только возможно присутствуют они в весьма завуалированной форме. Таким образом, разработка и применение моделей в прогностических целях предполагают углубленный экономический и экономико-статистический анализ. 3. 5. Эффективность применения методики

Проведём сравнительный анализ предприятия, работающего на рынке с помощью бирж и использующего вышепредложенную оригинальную методику обработки биржевой информации (в дальнейшем именуемого предприятие №1) и предприятия, работающего на рынке обычным способом, т. е. используя сложившиеся методы работы, включая работу с биржами (будем именовать это предприятие предприятием №2). Анализ будет проводится, исходя из предположения одинаковых финансовых, сырьевых ресурсов и основных фондов; одинаковой отраслевой принадлежности фирм; одинаковых сырьевых и товарных сегментах рынка. Сразу оговоримся, что рассматриваемые нами фирмы представляют собой малые и средние производственные предприятия и действуют на рынке рядом с гигантами промышленности, которые в основном формируют рынок и на которые ориентируются наши введённые фирмы. Вкратце напомним основные положения современных методов работы с биржевой и небиржевой информацией, которыми пользуются обычные предприятия [19]: Вообще малое число предприятий работают сегодня через биржи. Это объясняется развивающимся статусом бирж и низким уровнем развития экономики в целом. Многим руководителям кажется выходом налаживание и поддержка прямых связей с предприятиями - поставщиками и потребителями

Те фирмы, которые используют в своей работе биржевую информацию слабо задействуют глобальные и кампусные сети для передачи данных. Например, клиентов Нижегородской Фондовой Биржи, использующих программное и аппартное обеспечение для передачи котировок насчитывается всего три по всему городу. Фирмы в целом практически не используют часть своих средств для спекулятивной игры на бирже–этим занимаются специально созданные для этого фирмы, но производственные предприятия не рассматривают игру как способ вложения свободных средств и источник дополнительного капиталла.

Связь с зарубежными биржами практикуют единицы фирм, работающих в высокотехнологичных отраслях.

Небиржевая информация черпается только из периодики или из телевизора, спецализированные информационные сервера игнорируются.

Главное преимущество первого предприятия над вторым является его большая уверенность в завтрашнем дне. Конечно, говорить об уверенности в его полном смысле при сложившейся экономически-политической ситуации в стране говорить не приходится, однако превая фирма горазо более подготовлена к неожиданностям в экономической и политической жизни как нашей страны так и стран-поставщиков комплектующих. Данная методика подразумевает постоянный мониторинг информации, касающейся положения нужных стран и прогнозирование ситуации на ближайшее будущее. Долгосрочные перспективы развития стран также возможны благодаря анализу финансовых вложений в дорогостоящие высокотехнологичные проекты, проводимые рядом крупнейших фирм некоторых стран. Так, например, вложение американской фирмы Motorola, действующей на тех-же рынках поставок и сбыта, что и наша гипотетическая фирма, на протяжении последних 3-ёх лет вложил порядка 1. 2 млрд. долларов в проект глобальной общедоступной связи на низких геостационарных спутниках Iridium. Постоянное отслеживание ситуации на рынке услуг связи (которые, кстати, пакетами продаются на тех-же биржах) и анализ сфер применения специфических уникальных радиокомпонентов, в огромном количестве предлагаемых на биржах, дают основание утверждать, что хотя стандарт Iridium в силу корпоративности разработки не в состоянии потеснить монополиста спутниковой связи–международную систему Inmarsat, в ближайшие 5 лет Motorolla и её многочисленные дочерние структуры будут усиленно продвигать в течение этих лет, данный стандарт и соответствующее ему оборудование. Таким образом, руководство первой фирмы будет осведомлено о перспективах развития рынка спутниковой связи на ближайшие целые пять лет, в то время как вторая фирма может выбрать полностью провальную стратегию поведения. Надо заметить, что эта информация ни в одном источнике до-сих пор не проанализирована, и почерпнуть её из СМИ вторая фирма никоим образом неможет.

Преимущества первой фирмы также очевидны и в краткосрочном плане. Отрасль связи в настоящее время самая динамично развивающаяся отрасль и в общем, стратегическом плане сложно угадать неявные контуры флуктуаций сиюминутных потребностей рынка. Вторая фирма занимается именно “угадыванием” рынка, не имея чётко отлаженной и продуманной системы (именно системы! ) сбора и обработки разрозненной информации предприятие обречено на блуждание в потёмках и построению своей политики, опираясь на собственные представления. В настоящих условиях неправильный курс фирмы приводит к катастрофическим последствиям, вплоть до разорения. Наглядный пример канадская фирма по производствe периферийных компонент к компьютеру Advanced Gravis inc. имеющая такие-же рынки маиериалов и товаров, что и наша гипотетичекая фирма. В начале 90-х годов эта фирма была лидером в области производства высококачественных звуковых плат к компьютеру, объёмы её продаж всегда были высокими и продукция фирмы всегда пользовалась спросом и авторитетом. Вероятно, это сыграло свою роль в некотором дистанциировании фирмы от рынка потребителей и потери общей ситуации на рынке устройств звуковывода. В чём-же причина “смерти” фирмы? Как могла такая преуспевающая фирма всего за 3 года скатится в пропасть и влачить сейчас жалкое существование? Виной всему слабое развитие информационной системы предприятия и напрочь отсутствующая методика сбора и анализа информации. В то время, как аналитики Gravis рапортовали об очередном увеличении объёмов продаж, никому неизвестная тогда тайваньская фирма Enchansed Sound System (ESS) выбросила на Гонкгонскую биржу высокотехнологичных компонентов дешёвую микросхему для звуковых плат, и аналитики Gravis-a не придали этому внимания. В результате эта микросхема (ess866a) уже тогда превысила по объёмам продаж выпуск микросхем для платы Gravis Ultrasound (gf1x) этоявно было видно по котировкам, и подготовила плацдарм для наступления на рынок более современной микросхемой ess1868f, которая и стала настоящим бестселлером рынка с 96-го года и поныне, опередив всех конкурентов. Таким образом, неправильная однобокая методика обработки информации краткосрочного рыночного положения привела одну фирму (Advanced Gravis) к краху, а другую (ESS) к процветанию. В этих двух примерах заложен ещё один огромный плюс предложенной методики: кросскорреляционный высокотехнологический анализ, или говоря проще анализ влияния тенденций развития рынка высокотехнологичных компонентов на казалось-бы независимый от этого рынок услуг в другой, несвязной отрасли. Изложенная методика позволяет первой фирме на основании результатов торгов на бирже сразу строить свои предположения о тенденциях развития например машиностроительной отрасли. Действительно, возникновение новых материалов или комплектующих с 99-ти процентной вероятностью приведёт к созданию предприятиями отрасли соответствующих новых изделий из материалов.

В данном случае наблюдается несколько алогичное направление ведения цепочек связи: не производство требует выпуска новых материалов, а новые материалы приводят к выпуску новых товаров. С точки зрения временного континнума вторая точка зрения абсолютно логична. Такой-же эффект наблюдается на рынке готовой продукции: не потребитель в краткосрочной перспективе формирует рынок товаров, а производство выпуском своих товаров заставляет потребителя покупать свой товары, иначе говоря, потребитель покупает не то, что хочет, а то что есть. Все возможные взаимосвязи отношения между субъектами рынка показаны на рисунках 29, 30 и 31.

На рисунке 32 рынок действительно формируется потребителем, который может выбирать из множества взаимозаменяемых товаров необходимый ему с нужными свойствами. Такая ситуация возможна прибольшом числе фирм, выпускающих товары и материалы к ним для свободного варьирования свойств товара. В данном случае предложенная методика неэффективна, т. к. точка съёма информации находится у потребителя, и вторая фирма из обычных СМИ напрямую выберет информацию и без нудных умозаключений однозначно выберет правильную позицию. В этой схеме преимущества методики могут проявится только в результате сбоя цепочки, и первая фирма, снимающая данные со всех информационных потоков, будет на некоторый промежуток времени более осведомелена о ситуации и при благоприятной ситуации может использовать это в свою сторону. Также выгода будет при разработке нового товара, или товара с необходимыми потребителю свойствами, когда остальные предприятия игнорируют требования покупателя. Такую технологию, в частности, я использовал при написании практической части диплома, и считаю, что несоблюдение методик при разработке товара на уже занятом рынке сродни хождению по минному полю.

    Рисунок 32 Модель рынка с полной обратной связью

На рисунке 33 показана ситуация, которая возникает, когда потребитель не в силах формировать рынок товаров, и предприятие - монополист ведёт собственные разработки, заказывая необходимые материалы у сторонних фирм или производя у себя (что значительно реже). Это наиболее выгодный вариант для первой фирмы (хотя предыдущийединственный верный при выпуске нового товара) т. к. фирма владеет информацией, которой вторая в принципе не владеет и благодаря свой инфоструктуре и методике не собирается владеть. Такая ситуация даёт первой фирме уникальный шанс использовать длинный временной лаг, порядка полугода-года, необходимого для разработки и внедрения компонента. За это время предприятие может полностью переделать свою стратегию и выйти на новый изменённый рынок уже подготовленным. Надо-ли говорить, что для второй фирмы неожиданная коррекция спроса всвязи с появлением нового товара будет полной неожиданностью и это даст первой фирме невиданное конкурентное преимущество.

    Рисунок 33 Модель рынка с частичной обратной связью

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18