Магистерская диссертация.
Автор: Дегтярев В.М., магистрант направления «Финансовые рынки и финансовый инжиниринг».
Научный руководитель - к.э.н. Соловьев П.Ю.
Учебное заведение: Финансовая академия при правительстве РФ, кафедра «Ценные бумаги и финансовый инжиниринг».
Москва – 2010 г.

История развития человечества неразрывно связана с развитием его взаимоотношений с окружающей средой. Собственно говоря, сама история человека разумного во многом и есть история развития его взаимодействия с окружающей средой.

Начав неспешное движение с подчинения своей воле огня и создания первых примитивных орудий труда, человечество, постоянно ускоряя шаг, пришло к началу XXI века к активному использованию «огня» атомного и нано технологий. Совершенствование средств связи привело к тому, что радиус общения людей увеличился с нескольких десятков метров до тысяч километров. Прогресс в вычислительной технике позволил от возможности пересчитать членов общины перейти к способности моделировать процессы на молекулярном уровне и созданию искусственного интеллекта. Указанные достижения изменили до неузнаваемости практически все аспекты жизни современного человека.

Способность изменять характер взаимодействия с окружающей средой является не только уникальным качеством человека разумного, отличающим его от остальных представителей животного мира, но и фундаментальным фактором, оказывающим сильнейшее влияние на его развитие. Подтверждением тому служит распространенная в современной исторической науке система классификации этапов развития человечества, в основе которой лежит разделение эпох в зависимости от преобладающего на тот исторический момент времени способа преобразования материи, а впоследствии и информации. Наиболее известными категориями данной классификации являются, к примеру, каменный/ бронзовый века, индустриальная/ постиндустриальная эпохи.

С точки зрения теории управления, прогресс, выражающийся во все более разностороннем и эффективном использовании человеком окружающей среды, выглядит как постепенное приближение текущего вектора состояния системы к вектору целей. Под системой в данном случае понимается совокупность человечество - окружающая среда в их взаимодействии. В силу ограниченности физиологических возможностей человек не в состоянии изменять большинство процессов, протекающих в среде, поэтому указанное взаимодействие в значительной степени протекает в информационной плоскости.

Выражается это в том, что человек сначала старается получить максимальное количество информации об интересующем его явлении, а затем пытается выработать решение, как данную информацию использовать для достижения поставленной цели. В более общем виде можно сказать, что человек взаимодействует с окружающей средой путем всестороннего изучение ее законов и последующего их использования для достижения собственных целей. Таким образом, информационное взаимодействие является одним из наиболее важных аспектов взаимодействия человека со средой.

«Тот, кто владеет информацией- владеет Миром»- гласит известная пословица. В свете приведенных выше рассуждений смысл ее становится очевиден: чем большим количеством информации о явлении или процессе владеет человек, тем больше у него шансов достичь цели в отношении данного явления или процесса. Постигнув физические законы, человечество создало корабли, самолеты и машины; получив информацию о законах физиологии, научилось лечить неизлечимые ранее болезни; освоенные законы кибернетики позволили подойти вплотную к перспективе полной автоматизации процесса производства материальных благ.

Однако, несмотря на впечатляющие успехи, есть области, в которых современная научная мысль до сих пор не может почувствовать себя полновластной хозяйкой. Достаточно вспомнить довольно скромные успехи науки в прогнозировании погоды, сейсмических аномалий, различных социальных явлений, в том числе экономических кризисов.

К таким «плохо подчиняющимся» усилиям научной мысли явлениям относится и поведение временных финансовых рядов. Подтверждением тому служит неиссякаемый уже не одно десятилетие поток работ на тему финансовых рынков, в которых доказываются подчас противоположные точки зрения, а также огромное разнообразие методов и подходов, используемых для их исследования. Несомненно, финансовые рынки, являясь воплощением стихийных процессов, пробуждают в человеке одно из самых древних и удивительных его качеств: стремление к покорению и подчинению собственным целям процессов окружающей среды. Данное обстоятельство в совокупности с перспективой практически неограниченного заработка являются, по видимости, основной причиной столь высокого интереса к теме финансовых рынков.

Как было отмечено ранее, вероятность успеха в достижении цели, преследуемой в отношении того или иного процесса или явления, тем выше, чем больше информации о данном процессе или явлении имеется в распоряжении субъекта, формирующего цель. Для достижения цели на финансовых рынках необходимой информацией является прогноз будущего поведения финансового временного ряда.

Данная работа является попыткой разобраться в принципиальном существовании или отсутствии возможности прогнозирования финансовых рынков, а также сущности классических и современных методов прогнозирования.

Таким образом, целью данной работы является получение теоретических и практических навыков эффективного прогнозирования финансовых рынков. Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

1) раскрытие сущности осуществления операций на финансовом рынке на примере валютного рынка FOREX, определение основных понятий, ознакомление с основами технического и фундаментального анализа

2) раскрытие основных зависимостей между котировками валют и другими показателями

3) описание методов прогнозирования при помощи статистики (в основном, зависимости, дисперсионный анализ и так далее)

4) описание методов прогнозирования при помощи эконометрики (в основном, теория временных рядов, модель ARIMA и так далее)

5) описание методов прогнозирования при помощи теории нейронных сетей (обучение персептронов, создание мнения многих сетей, построение собственного показателя) Работа построена следующим образом.

Работа поделена на теоретическую и практическую части. В главе I теоретической части содержатся общие сведения о международном валютном рынке FOREX, описывается история его возникновения и основные тенденции развития. Далее раскрывается сущность фундаментального и технического анализа, приводится понятие торговой системы ее практическое значение, обсуждаются общие проблемы прогнозирования валютного рынка.

Глава II посвящена теоретическим аспектам прогнозирования временных рядов. В данном разделе в рамках линейного подхода рассматриваются параметрические и непараметрические типы моделей, обсуждается проблема стационарности ряда. В рамках нелинейного подхода рассматриваются теоретические аспекты построения нейросетевых моделей прогноза.

В главе III разбирается практическая сторона прогнозирования временных рядов. На примере валютной пары USDCHF отрабатываются навыки построения прогнозных моделей. В первой части главы III отрабатываются навыки прогнозирования временного ряда линейными методами: параметрическим и непараметрическим, дается оценка качества прогнозных моделей и делается вывод об их применимости. Вторая часть главы III посвящена прогнозированию временного ряда с использование нелинейных моделей (искусственных нейронных сетей). В рамках данного подхода решаются различные оптимизационные задачи (максимизация прибыли, минимизация ошибки, классификация образов).

В заключительной части подводится итог проделанной работы.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук.
Автор: Владыкин Сергей Николаевич.
Научный руководитель - доктор экономических наук, профессор Яновский Леонид Петрович.
Специальность: Специальность 08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики.
Учебное заведение: АОНО ВПО «Институт менеджмента, маркетинга и финансов».
Воронеж – 2010 г.

Введение

Актуальность темы исследования. Как известно, российскому рынку ценных бумаг присущи следующие особенности: неликвидность значительной доли ценных бумаг, доминирующее влияние игровых спекулятивных операций, резкое изменение тенденций, отсутствие зависимости стоимости акций от финансовых результатов эмитента, информационная непрозрачность, доминирующее значение политических и макроэкономических факторов, большая волатильность.

Все это вызывает большие трудности для оценки и прогнозирования значений рыночных показателей и усложняет применение долгосрочных инвестиционных стратегий. Вследствие чего наиболее популярна сейчас активная стратегия управления портфелем, которая сводится к частому пересмотру портфеля в поисках финансовых инструментов, неверно оцененных рынком, и торговле ими с целью получить более высокую доходность. Однако такой подход трудно соотнести с традиционными способами построения оптимального рыночного портфеля, которые, в силу использования в своей основе средних значений доходности, рассчитаны на долгосрочные инвестиции (пассивную стратегию управления портфелем). В связи с этим возникает необходимость в разработке стратегий для краткосрочных портфельных инвестиций, по возможности свободных от предположений о рыночной эффективности, которая в последнее время очевидным образом нарушается.

В теоретическом плане остается много вопросов по исследованию влияния трансакционных издержек на результаты инвестирования.

Отметим, что особую роль в современной экономической науке, равно как и практической деятельности, играет проблематика рисков. Вопросы идентификации, систематизации, анализа, количественной оценки и управления рисками занимают важное место как на уровне теоретической литературы и научных исследований, так и в системе реальной экономики.

Объективная реальность развития рынка свидетельствует о том, что на данном этапе требуются новые подходы к формированию портфеля ценных бумаг, новые способы оценки рыночного риска в условиях текущей сверх- рискованности российского рынка акций и невозможности долгосрочного и среднесрочного прогнозирования тенденций фондового рынка.

Степень разработанности проблемы. Начало исследований в области моделей портфельного инвестирования было положено Г. Марковицем в 1952 году. В настоящее время развитие теории оптимального портфеля продолжается. Значительный вклад в исследование рынка ценных бумаг внесли, прежде всего, лауреаты Нобелевских премий (Дж. Тобин, Г. Марковиц, У.Ф. Шарп, М. Шоулс, Р. Ингл), а также ряд других зарубежных (Г. Дж. Александер, Дж. В. Бейли, Г. Дженкинс, Дж. Линтнер, Д. Мерфи, Дж. Моссин, Д. Нельсон, С. Росси др.) и отечественных (Л.О. Бабешко, А.В. Воронцовский, В.В. Давнис, В.Н. Едронова, Ю.П. Лукашин, Я.М. Миркин, А.О. Недосекин, Л. П. Яновский, Е.М. Четыркин и др.) ученых.

Большое внимание проблематике рисков портфельного инвестирования также уделялось в работах К. Рэдхэда, С. Хьюса, И.Т. Балабанова, В.Р. Евстигнеева. Влияние трансакционных издержек на результаты портфельного инвестирования в теоретическом аспекте изучалось в недавней монографии Ю.Кабанова и М.Сафариана. Г.А. Агасандян и Ф.И. Ерешко рассмотрели случай многопериодных портфелей и локально-оптимальные стратегии в задаче управления портфелем ценных бумаг в динамике.

Однако, как уже отмечалось, эти работы, в основном, касаются оценок риска долгосрочного портфельного инвестирования, тогда как современные рыночные реалии требуют аппарата для получения оценок риска в краткосрочных стратегиях Предметом исследования в настоящей работе являются теоретические и прикладные задачи формирования портфеля ценных бумаг с оптимальным горизонтом инвестирования, математический аппарат теории CAPM для мониторинга рыночной доходности активов, теоретические основы построения краткосрочных стратегий прогноза динамики рыночного индекса.

Объектом исследования избраны– динамика базовых активов торгуемых на биржах РТС , ММВБ, FORTS.

Цели и задачи диссертационной работы. Целью данного исследования является выявление эмпирических закономерностей динамики индекса российского фондового рынка и развитие математического аппарата формирования оптимального портфеля ценных бумаг для стратегий долгосрочного инвестирования с применением нового критерия оценки устойчивости портфеля, а также построение на основе выявленных закономерностей краткосрочной торговой стратегии с использованием фьючерса индекса РТС.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Автор: Пичугин Игорь Сергеевич.
Научный руководитель: Курочкин Сергей Владимирович, к.ф.-м.н., доцент.
Специальность: 08.00.10 - Финансы, денежное обращение и кредит.
ГУ-Высшая Школа Экономики.
Москва - 2007 г.

E-mail автора: igor_p_hse@mail.ru

Название: Структурирование опционных продуктов на основе метода оптимизации конечных денежных выплат.

• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. СТАНДАРТНЫЕ И СЛОЖНЫЕ ОПЦИОННЫЕ ПРОДУКТЫ НА ФОНДОВОМ РЫНКЕ
• 1.1. Классификация стандартных опционных продуктов в зависимости от изменения цены или волатильности
• 1.2. Теоретические работы по сложным опционным продуктам
• 1.3. Структурирование опционных продуктов в зависимости от запросов инвесторов
• ГЛАВА 2. ИНСТРУМЕНТАРИЙ ПОСТРОЕНИЯ, ОПТИМИЗАЦИИ ОПЦИОННЫХ ПРОДУКТОВ
• 2.1. Постановка задачи создания новых опционных продуктов
• 2.2 Задачи, стоящие перед инвестором работающем на фондовом рынке
• 2.3. Предпосылки исследования построения опционных продуктов на основе биржевых опционов
• 2.4. Инструментарий построения сложных опционных продуктов на основе обычных биржевых опционов
• 2.5. Выпуск и оценка внебиржевых опционов на российском фондовом рынке
• 2.6. Программирование на языке VBA для нахождения внутренней волатильности и оценки внебиржевых опционов
• 2.7. Моделирование внутренней безрисковой процентной ставки биржевых опционов с помощью пут – колл паритета
• 2.8. Моделирование уклона волатильности на данном наборе опционов
• 2.9. Метод оптимизации опционных продуктов
• ГЛАВА 3. МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ НОВЫХ ОПЦИОННЫХ ПРОДУКТОВ НА ОСНОВЕ ОБЫЧНЫХ БИРЖЕВЫХ ОПЦИОНОВ
• 3.1. «Бычий» структурированный коллар
• 3.2. «Медвежий» структурированный коллар
• 3.3. «Пирамидальная» бабочка - бимодальный прогноз
• 3.4. Структурированная бабочка - продажа волатильности
• 3.5. Структурированный стрэддл - продажа волатильности
• 3.6. Структурированный стрэнгл - продажа волатильности
• 3.7. Структурированная бабочка (бимодальный прогноз) - покупка волатильности
• 3.8. Структурированный стрэддл - покупка волатильности
• ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННОГО ИНСТРУМЕНТАРИЯ И МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ ОПЦИОННЫХ ПРОДУКТОВ
• 4.1. Примеры построения разработанных опционных продуктов на основе биржевых опционов на фьючерс РАО «ЕЭС»
• 4.2. Оценка внебиржевых опционов на фьючерс РАО «ЕЭС»
• 4.3. Оптимизация «бычьего» структурированного коллара
• РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ
• ПРИЛОЖЕНИЕ 1: VBA КОД ДЛЯ ОЦЕНКИ ОПЦИОНОВ ПО ФОРМУЛЕ БЛЭКА-ШОУЛСА
• ПРИЛОЖЕНИЕ 2: VBA КОД НАХОЖДЕНИЯ ВНУТРЕННЕЙ ВОЛАТИЛЬНОСТИ МЕТОДОМ НЬЮТОНА-РАФСОНА
• ЛИТЕРАТУРА

ВВЕДЕНИЕ

Российский фондовый рынок характеризуется высокой нестабильностью и высокой степенью риска. Инвестирование в первичные активы (акции, АДР или паи инвестиционных фондов) на российском фондовом рынке сопряжено с неконтролируемым риском. В мировой финансовой практике одним из способов устранения риска является использование различных деривативов и структурных продуктов, в том числе опционов. При использовании опционов для целей хеджирования и спекуляций, в большинстве случаев используются одиночные опционные контракты, либо стандартные опционные стратегии: колл/пут-спрэды, коллары, бабочки, cтрэддлы, стрэнглы, календарные и диагональные спрэды и другие опционные стратегии (см. главу 1.). С помощью таких стратегий не всегда могут быть реализованы инвестиционные цели и требования инвестора, содержащие сложные (нелинейные) целевые показатели доходности и/или ограничения по риску и стоимости. По этой причине исследования в области более гибких систем инвестирования в фондовый рынок с оптимальным соотношением доходности, риска и стоимостью опционного продукта являются актуальными.

В диссертации предлагается и практически реализовывается разработанный инструментарий и методы структурировании (построения) опционных стратегий (продуктов) . Данные опционные продукты отвечают сложным спекулятивным, инвестиционным целям и требованиям инвестора и содержат нелинейные целевые показатели доходности и/или ограничения по риску, а также являются бесплатными для клиента (с возможностью монетизации ) или с заданной стоимостью. При описании конкретных примеров реализации продуктов предполагается, что инвестор работает через обслуживающий банк, конструирующий данный структурный продукт на биржевом рынке опционов FORTS или используя внебиржевые опционы. В работе также предлагается и реализовывается практически метод оптимизации «клиентских» опционных продуктов за счет частичной или полной замены биржевых опционов на внебиржевые опционы для увеличения структуры конечных денежных выплат и величины монетизации конкретного опционного продукта. Улучшение данных характеристик смешанного портфеля опционов происходит за счет нахождения оптимальных страйков и долей выпускаемых внебиржевых опционов (доли биржевых опционов в портфеле также пересматриваются). Полученные портфели опционов, представляющие отдельные опционные продукты будут наилучшими по целевым показателям среди всевозможных опционных портфелей, отвечающих изначальным требованиям инвестора.

Традиционно мировые и российские инвестиционные банки или инвестиционные подразделения коммерческих банков, предоставляют или начинают предоставлять (актуально для РФ) услуги по деривативным инструментам и продуктам на фондовом рынке, в числе которых могут быть: отдельные опционы и опционные продукты, фьючерсы, форварды, свопы , корзины акций , фонды торгуемые на бирже , структурные ноты , конвертируемые облигации и другие, более сложные структурные продукты.