- установление основных причин колебания;
- выявление факторов, оказывающих определяющее влияние на колебания;
- определение будущих тенденций развития.
Конъюнктурные прогнозы широко используются участниками биржевых торгов для планирования фондовых операций, выбора вариантов проведения торгов, обработки схем инвестирования в ценные бумаги. Научно обоснованные конъюнктурные прогнозы особенно эффективны в условиях стабильной экономики с чётко прослеживающимися тенденциями. В условиях неустойчивого рынка конъюнктурные прогнозы важны как инструмент вариантного регулирования эффективности фондовых операций на бирже.
Цель исследовательского прогноза – научная систематизация информации о состоянии объекта и закономерных причинно-следственных связях, определяющих его изменения в будущем.” [5]
“ Методика прогнозирования фондового рынка включает совокупность различных методов и приёмов разработки прогнозов. Основными методами прогнозирования являются экспертные, логическое моделирование, статистические (экстраполяция и интерполяция, индексный), нормативный, фактографический, программно-целевой методы.
Экспертные методы прогнозирования достаточно широко применяются. Метод Дельфи является самым распространенным методом экспертной оценки будущего. Суть этого метода состоит в организации систематического сбора мнений экспертов и их обобщения. Выработаны специальные математико-статистические приемы обработки различных оценок в сочетании со строгой процедурой обмена мнениями, обеспечивающей по возможности беспристрастность суждений. Ученые предложили способ, повышающий эффективность метода путём его комбинации с методами сетевого планирования.
Экспертами выступают высококвалифицированные специалисты или коллективы профессиональных аналитиков, известных консалтинговых компаний и агентств. Эксперты в процессе прогнозирования развития рынка ценных бумаг опираются на так называемые методы тренда и методы анализа причинных связей. На методах тренда построен пассивный прогноз, который основан на изучении тенденций рынка ценных бумаг. На методах анализа причинных связей, лежащих в основе фундаментального анализа, базируется целевой, или условный, прогноз.
Операции с ценными бумагами предполагают глубокое знание соответствующих рынков, умение анализировать их тенденции и прогнозировать ситуацию в будущем. Все участники рынка ценных бумаг планируют свои операции только после тщательного анализа.
Статистические методы прогнозирования развития рынка ценных бумаг основаны на построении фондовых индексов, расчете показателей дисперсии, вариации, ковариации, экстраполяции и интерполяции. Фондовые индексы являются самыми популярными во всём мире обобщающими показателями состояния рынка ценных бумаг. Индексы Доу-Джонса и “Стандард энд Пур” в США, индекс “Рейтер” в Великобритании, индекс “Франкфуртер альгемайне цайтунг ” в Германии и другие являются основными индикаторами, по которым можно судить об общем состоянии рынка ценных бумаг и экономики страны в целом. По фондовым индексам можно проанализировать изменение положения дел в отдельных сегментах рынка ценных бума, на региональных и отраслевых фондовых рынках, у отдельных эмитентов. Фондовые индексы показывают изменение соотношения между текущим и предыдущем базисным состоянием развития анализируемой части рынка ценных бумаг. Показатели дисперсии позволяют судить об абсолютной колеблемости, а показатели – об относительной колеблемости инвестиционного риска на рынке ценных бумаг.
Методы логического моделирования используются преимущественно для качественного описания развития прогнозируемого объекта. Они основаны на выявлении общих закономерностей развития рынка ценных бумаг и выделении наиболее важных долгосрочных проблем перспективного развития, определении главных путей и последовательности решения данных проблем. Логическое моделирование включает:
1. Разработку сценариев, содержащих описание последовательности, условий решений, взаимосвязей и значимости событий;
2. Метод прогнозирования по образу (корпоративный метод);
3. Метод аналогий.
Логическое моделирование на перспективу должно учитывать степень
детализации показателей и целей и основываться на комплексном, системном подходе.
Экономико-математическое моделирование базируется на построении
различных моделей. Экономико-математическая модель – это определённая схема развития рынка ценных бумаг при заданных условиях и обстоятельствах. При прогнозировании используют различные модели (однопродуктовые и многопродуктовые, статистические и динамические ,натурально-стоимостные, микро- и макроэкономические, линейные и нелинейные, глобальные и локальные, отраслевые и территориальные, дескриптивные и оптимизационные). Наибольшее значение в прогнозировании имеют оптимизационные модели (модели экстремума). Оптимизационные (или оптимальные) модели представляют собой систему уравнений, которая кроме ограничений (условий) включает также особого рода уравнение, называемое функционалом, или критерием оптимальности. С помощью такого критерия находят решение, наилучшее по какому-либо показателю.
Прогнозирование рынка ценных бумаг с помощью трендовых моделей основано на разложении показателей, представленных временным рядом на три компоненты: тренд, годовая (волновая) и остаточная. Тренд рассматривается здесь как непрерывная функция от времени, годовая компонента является дискретной функцией от времени, которая накладывается на тренд, остаточная компонента по гипотезе является случайным стационарным процессом. Решение задачи прогнозирования рынка ценных бумаг можно подразделить на следующие основные этапы: анализ временных рядов рынка ценных бумаг, набор соответствующих методов и формулирование предпосылок для выделения функции тренда, прогнозирование трендов, анализ остаточной компоненты. Из-за разнообразия методов прогнозирования временных рядов, трендовых моделей (аддитивных, мультипликативных, смешанных), критериев выбора оптимальных показателей возникает необходимость комбинации прогнозов, учитывающих специфику различных методов прогнозирования.
Существуют, по крайней мере, две группы факторов, влияющих на качество прогнозов:
1. Связанные с подготовкой, обработкой и анализом информации;
2. Связанные с качеством построения модели, ее соответствием прогнозируемому процессу.
Кроме того, при прогнозировании необходимо учитывать ошибки исходных данных, модели прогноза, согласования, стратегии, которые заключаются в расхождении данных прогноза и фактических данных. Ошибки исходных данных связаны главным образом с неточностью измерений, некорректностью выборки, недостоверностью показателей. Ошибки модели возникают из-за неправильного подбора целевой функции и системы ограничений, из-за низкого качества экспертизы. Ошибки согласования вызваны несопоставимостью методик расчёта отдельных показателей в разных отраслях и регионах. Ошибки стратегии предопределены неправильным выбором концепции прогноза.
Экспериментальным методом прогнозирования является машинная имитация на ЭВМ. Машинная имитация предполагает построение модели изучаемого объекта, системы, события, которая затем преобразуется в программу ЭВМ. В ЭВМ вводят необходимые данные и анализируют их в динамике. (статистический анализ), под влиянием ряда факторов (факторный анализ), во взаимодействии с другими данными (системный анализ), в определённых условиях экстремума (оптимизационный анализ). Машинная имитация применятся при прогнозировании сложных процессов ,систем и объектов, на предварительном этапе преобразования и эксперимента, при разработке долгосрочных и среднесрочных прогнозов. Статистическая имитация позволяет определить относительное значение отдельных факторов, условий ввода новых параметров, влияющих на конечный результат. Машинная имитация может быть организована в форме игры.
Фактографический метод прогнозирования основан на тщательном изучении публикуемых, сообщаемых в средствах массовой информации фактов, их сопоставлении и анализе.
Программно-целевой метод широко использовался в России в 1990-е годы в процессе приватизации и акционирования предприятий. Данный метод основан на разработке конкретных программ под определённую цель, например, программ приватизации.
Процесс построения прогнозов делится на две части:
1. Определение специфики прогнозов, их целей и вариантов использования;
2. Выбор метода прогнозирования и математического аппарата его информационного обеспечения.
Возможности использования конкретного метода прогнозирования зависят не только от уровня профессиональной подготовленности специалистов, но и от достоверности, полноты используемой информации.” [4]
Таблица 3
“Сравнительная характеристика методов прогнозирования
развития рынка ценных бумаг” [6]
| Название метода | Исходная информационная база | Способы и приёмы осуществления | Форма конечного результата |
| 1. Экспертный | Личные мнения экспертов, коллективная экспертная оценка | Опрос, интервью, анкетирование | Экспертная оценка |
| 2. Аналитический | Сведения СМИ, ФКЦБ, региональных отделений ФКЦБ | Сравнительный анализ | Аналитические расчеты |
| 3. Исторической аналогии | Исторические сведения | Установление аналогий | Сценарий развития рынка ценных бумаг |
| 4. Экономико-математическое моделирование | Данные фундаментального анализа | Расчет экономико-математических зависимостей | Модель |
| 5. Статистический | Данные статистической отчётности | Расчет индексов, корреляции, регрессии, дисперсии, вариации, ковариации | Фондовые индексы, корреляционно-регрессионная зависимость |
| 6. Графический | Данные технического анализа | Построение графиков | Тренды |
| 7. Программно-целевой | Данные органов статистики, экспертов, аналитиков о состоянии рынка ценных бумаг | Определение цели, построение дерева целей и дерева ресурсов | Программа |
Глава 4. Факторы, влияющие на конъюнктуру рынка ценных бумаг