Между тем существует эффективный способ вывода рынка из кризиса путём минимальных суммарных затрат со стороны государственных, или корпоративных органов управления. Для этого предпринимаемые ими корректировки должны быть строго спланированы по времени их проведения и дозированы по объёму, причём, спланированы в расчёте на вероятное им противодействие со стороны других игроков, заинтересованных в углублении кризиса. Идеология такого планирования очевидна: одна и та же по объёму вкладываемых средств корректировка рыночных цен вызывает разный эффект с точки зрения даже ближайшей перспективы в зависимости от момента её проведения. Чем лучше согласован этот момент с текущим состоянием рынка и его внутренним механизмом саморегулирования, тем больший эффект способна принести данная корректировка в настоящем и будущем. Нетрудно понять, что в такой постановке задача по своей сути сводится к рассмотренным выше идеям многоальтернативного прогнозирования и планирования биржевой игры. Анализируя альтернативные прогнозы рыночных цен при разных параметрах и разных сочетаниях рассматриваемых корректировок, находим оптимальный вариант корректировки с гарантированным максимальным эффектом в условиях острого противоборства. При этом все основные действия субъекта данной корректировки производятся в том же порядке и по той же методике, что и игроками, хотя, разумеется, и под другим углом зрения на цель и ожидаемый эффект. Таким образом, предложенный в данной статье подход может быть в целом охарактеризован как весьма эффективный и универсальный инструмент статистической обработки информации, направленный на планирование биржевой игры в её самом широком смысле: в расчёте на разные цели участников рынка и разные средства для их достижения.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Савченко В.В. Прогнозирование социально-экономических процессов на основе адаптивных методов спектрального оценивания // Автометрия. 1999. №3. С.99.
2. Савченко В.В. Теоретико-информационное обоснование линейных оценок прогнозирования // Автометрия. 2001. № 5. С.68 .
3. Савченко В.В., Шкулев А.А. Адаптивная оценка прогнозирования случайного временного ряда на основе авторегрессионной модели наблюдений // Автометрия. 2002. №2. С.35.
4. Элдер А.А. Как играть и выигрывать на бирже. М.: Крон-пресс, 1996.
5. Марпл-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990.
6. Гренджер К., Катанака М. Спектральный анализ временных рядов в экономике. М.: Статистика,1972.