Дипломная работа: Функционирование рынка ценных бумаг в условиях нестабильной экономики России

Депозитарии - профессиональные участники рынка ценных бумаг, осуществляющие депозитарную деятельность, т. е. деятельность, связанную с предоставлением услуг по хранению ценных бумаг, выпущенных в документарной и бездокументарной формах, и учетом перехода прав на них. Депозитарием может быть только хозяйствующий субъект.

В обязанности депозитария входят: 1) регистрация фактов обременения ценных бумаг депонента обязательствами; 2) ведение отдельного от других счета депо депонента с указанием даты и основания каждой операции по счету; 3) передача депоненту всей информации о ценных бумагах, полученной депозитарием от эмитента или держателя реестра владельцев ценных бумаг. Депозитарий имеет право регистрироваться в системе ведения реестра владельцев ценных бумаг или у другого депозитария в качестве номинального держателя.

Регистратор (держатель реестра) - юридическое лицо, осуществляющее деятельность по ведению реестра владельцев именных ценных бумаг (для ценных бумаг на предъявителя система ведения реестра не ведется), которая состоит в сборе, фиксации, обработке, хранении и предоставлении данных, составляющих систему ведения реестра владельцев ценных бумаг. Он не вправе совершать сделки с ценными бумагами эмитентов, ведение реестров которых он осуществляет.

Деятельность регистратора включает ведение лицевых счетов зарегистрированных лиц, ведение учета ценных бумаг на эмиссионном и лицевом счетах эмитента, хранение и учет документов, являющихся основанием для внесения записей в реестр, учет начисленных доходов по ценным бумагам. Задача регистратора состоит в том, чтобы вовремя и без ошибок предоставлять реестр эмитенту.

Функцию регистратора может выполнять само акционерное общество (если число владельцев ценных бумаг не превышает 500 человек), либо сторонняя организация - профессионал по ведению реестра (это может быть банк, специализированный регистратор, т. е. юридическое лицо).

Особую роль на рынке ценных бумаг играют информационные агентства. Существует множество информационных агентств, каждое из которых не только аккумулирует информацию, но и предлагает различные способы ее доставки и обработки. Эту часть рынка делят между собой зарубежные и отечественные информационные агентства. Среди зарубежных на российском рынке присутствуют такие известные агентства, как Рейтер, Доу-Джонс Телерейт, Блумберг, Тенфор. Очень активную позицию занимает Межбанковский финансовый дом (МФД) со своим официальным дилером по Северо-Западу Петербургским межбанковским финансовым домом (ПМФД). Разработанная ими информационная система Дикси+ установлена в большинстве мелких и средних фирм, работающих на рынке ценных бумаг. Подобной Дикси+ является и система агентства АК&М. Многие информационные агентства используют для передачи информации возможности системы Internet.

Необходимо отметить, что применяемые здесь наименования различных организаций не являются исключительными. Например, в ряде стран (в соответствии с национальным законодательством и историческими традициями) принято говорить о брокерах (дилерах) или о расчетно- клиринговых центрах и т.п. Имеются в виду, скорее, не наименования конкретных организаций, а виды деятельности (брокерская, дилерская, расчетная, клиринговая, депозитарная, биржевая и т.д.), которые по одному или в сочетании могут осуществляться различными юридическими лицами.

Российское законодательство (указы Президента Российской Федерации, Федеральный закон "О рынке ценных бумаг", подзаконные нормативные акты) оперируют следующими терминами: дилерская деятельность - дилер, брокерская деятельность - брокер, деятельность по организации торговли - организатор торговли и фондовая биржа, депозитарная деятельность - депозитарий, деятельность по ведению реестра ценных бумаг - регистратор, расчетно-клиринговая деятельность по ценным бумагам - клиринговый или расчетный центр, расчетная деятельность по ценным бумагам - расчетный центр. При этом в ряде случаев допускается совмещение одним юридическим лицом нескольких видов профессиональной деятельности на рынке ценных бумаг.

Уже из приведенных классификаций становится понятно, что рынок ценных бумаг является важнейшей составной частью финансовых рынков.

Рынок ценных бумаг подобен рынку любого другого товара, но имеет и свои особенности, которые определяются спецификой товара, способом образования, характером обращения.

Рынок ценных бумаг в свою очередь является важной составной частью как денежного рынка, так и рынка капиталов, которые в совокупности составляют финансовый рынок. Цель функционирования рынка ценных бумаг -как и всех финансовых рынков - состоит в том, чтобы обеспечивать наличие механизма для привлечения инвестиций в экономику путем установления необходимых контактов между теми, кто нуждается в средствах, и теми, кто хотел бы инвестировать избыточный доход. При этом очень важно, чтобы рынок ценных бумаг обеспечивал наличие механизма, способствующего эффективной передаче инвестиций (оформленных в виде тех или иных ценных бумаг) из рук в руки, причем такая передача должна иметь юридическую силу.

Рынок ценных бумаг будет выполнять стоящие перед ним задачи постоянного поддержания экономического роста только в том случае, если существует полная свобода передвижения таких инвестиции. Такая свобода называется ликвидностью. Ликвидность может существовать только при условии наличия такого числа покупателей и продавцов, которое будет достаточным для того, чтобы удовлетворять требованиям спроса и предложения, также необходимы торговые системы, которые позволяли бы покупателям и продавцам находить друг друга относительно легко.

1.4 Описание закономерностей РЦБ на основе моделей построения

эконометрических моделей

Эконометрика как научная дисциплина расположена на стыке экономики, статистики и математики. Обычно в качестве ее основных задач выделяют обнаружение и анализ статистических закономерностей в экономике, построение на базе выявленных эмпирических экономических зависимостей эконометрических моделей.

Методологическая особенность эконометрики заключается в применении общих гипотез о статистических свойствах экономических параметров и ошибок при их измерении. Полученные при этом результаты могут оказаться нетождественными тому содержанию, которое вкладывается в реальный объект. Поэтому важная задача эконометрики – создание как более универсальных, так и специальных методов для обнаружения наиболее устойчивых характеристик в поведении реальных экономических показателей. Эконометрика разрабатывает методы "подгонки" формальной модели с целью наилучшего имитирования ею поведения моделируемого объекта на основе гипотезы о том, что отклонение модельных параметров от реально наблюдаемых случайны и вероятностные характеристики их известны.

Главным инструментом эконометрики служит эконометрическая модель – модель факторного анализа, параметры которой оцениваются средствами математической статистики. Такая модель выступает в качестве средства анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов на основе реальной статистической информации.

Можно выделить три основных класса эконометрических моделей:

1) Модели временных рядов. К этому классу относятся модели:

– Тренда:

Y(t) = T(t) + ?t, (1.1)

где T(t) – временной тренд заданного вида (например, линейный T(t) = а + bt), ?t – стохастическая (случайная) компонента;

– Сезонности:

Y(t) = S(t) + ?t, (1.2)

где S(t) – периодическая (сезонная) компонента, ?t - стохастическая (случайная) компонента;

– Тренда и сезонности:

Y(t) = T(t) + S(t) + ?t, аддитивная ("дополняющая"), (1.3)

Y(t) = T(t) S(t) + ?t, мультипликативная ("множительная"), (1.4)

где T(t) – временной тренд заданного вида, S(t) – периодическая (сезонная) компонента, ?t – стохастическая (случайная) компонента;

К моделям временных рядов относится множество более сложных моделей, таких, как модели адаптивного прогноза, модели авторегрессии и скользящего среднего (ARIMA) и др. их общей чертой является объяснение поведения показателя во времени, исходя только из его предыдущих значений. Такие модели могут применяться, например, для прогнозирования объемов производства, объемов продаж, краткосрочного прогноза процентных ставок и т. п.

2) Регрессионные модели с одним уравнением. В таких моделях зависимая (объясняемая) переменная Y представляется в виде функции f (x, ?) = f (x1, …, хn, ?1, …, ?m), где x1, …, хn - независимые (объясняющие) переменные, ?1, …, ?m – параметры. В зависимости от вида функции f (x, ?) модели делятся на линейные и нелинейные. Например, можно исследовать среднедушевой уровень потребления населения как функцию от уровня доходов населения и численности населения, или зависимость заработной платы от возраста, пола, уровня образования, стажа работы и т. п. По математической форме они могут быть схожи с моделями временных рядов, в которых в качестве независимой переменной выступает значение момента времени

Область применения таких моделей, даже линейных, значительно шире, чем моделей временных рядов. Проблемам теории оценивания, верификации (проверки на практике), отбора значимых параметров и другим посвящен огромный объем литературы. Эта тема – стержневая в эконометрике.

3) Системы одновременных уравнений. Эти модели описываются системами уравнений. Системы могут состоять из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых (кроме независимых переменных) может включать в себя также зависимые переменные из других уравнений системы. В результате имеется набор зависимых переменных, связанных через уравнения системы. Примером может служить модель Уортона, имеющая очень большую размерность (уортоновская квартальная модель американской экономики содержит более 1 тыс. уравнений, которые должны решаться одновременно).

Процесс построения и использования эконометрических моделей является достаточно сложным и подразумевает следующее:

- после определения цели исследования необходимо построить систему показателей и логически рассортировать факторы, в наибольшей степени влияющие на каждый показатель;

- осуществляется выбор формы связи изучаемых показателей между собой и отобранными факторами, другими словами, выбор типа эконометрической модели (линейная, нелинейная, степенная и т.д.);

- решается проблемы сбора исходных данных и анализа информации;

- строится эконометрическая модель, то есть определяются ее параметры;

- проверяется качество построенной модели, в первую очередь ее адекватность изучаемому явлению, после чего модель может быть использована для экономического анализа и прогнозирования.

1) Эконометрическое исследование динамики доходности и риска на рынке ценных бумаг по российским данным.

Емкость первичного рынка ГКО является показателем, отражающим количество реально размещенных ценных бумаг на этом рынке. С точки зрения интересов государства, она зависит от размера дефицита государственного бюджета и долговых обязательств правительства. Кроме того, ГКО являются инструментом оперативного регулирования кассовых разрывов государственного бюджета, и их использование для покрытия бюджетного дефицита имеет некоторый предел. Согласно мировой практике доля краткосрочных обязательств в суммарном объеме внутреннего государственного долга не превышает обычно 20– 25%.

Основная сумма внутреннего долга (до 80%) покрывается за счет средне и долгосрочных облигаций. В РФ покрытие дефицита бюджета за счет краткосрочных и долгосрочных облигаций находится в среднем на уровне 40%. С помощью объемов первичной эмиссии производится регулирование рынка. В частности, эмитент уменьшает стоимость заимствованных средств, занижая предложение по отношению к спросу, а это, в свою очередь, создает благоприятную атмосферу для спекулятивных операций.

Данная ситуация опасна тем, что малейшие конъюнктурные подвижки в других сегментах финансового рынка способны значительно дестабилизировать рынок ГКО. Увеличение объемов эмиссии до уровня спроса снижает спекулятивные возможности и привлекательность рынка, однако оценить соотношение спекулятивных и инвестиционных капиталов, как правило, невозможно).

Отправным пунктом выбора факторов для эконометрического анализа емкости первичного рынка ГКО является денежно-кредитная сфера и обращение государственных ценных бумаг. В данном случае выбраны девять следующих показателей (см. табл. 1.1):

Таблица 1.1 Условные обозначения показателей

– емкость первичного рынка ГКO;

– средневзвешенная номинальная доходность первичного рынка ГКО; – средние номинальные ставки по краткосрочным межбанковским кредитам; – средневзвешенная цена гособлигаций; – средний срок обращения ГКО;

– динамика официального курса рубля к доллару США; – чистый внутренний рублевый кредит; – рублевая денежная масса М3; – индекс потребительских цен.

Важным моментом анализа является наличие достоверных и точных данных, а также форма их представления. В исследовании используются данные 03.01.2003 - 30.12.2006. Все временные ряды, кроме тех, которые представлены реальными процентными ставками, были трансформированы в логарифмические. Такая трансформация позволяет более наглядно представить связь между рассматриваемыми показателями, так как логарифмические ряды обладают одним средним значением, а все они расположены в пределах единого диапазона. Первые разности логарифмов являются аппроксимацией темпов прироста соответствующих переменных.

Введем обозначения для исследуемых показателей, логарифмов и первых разностей логарифмов. В случае временных рядов, представленных реальными процентными ставками, рассматриваются обычные начальные разности. Первая буква L в обозначении говорит о том, что взят натуральный логарифм показателя, DL – первая разность логарифмов показателя, D – обычная первая разность значений показателя (см. табл. 1.1). Корреляционный анализ, по существу, является первым, после постановки задачи и сбора необходимых статистических данных, этапом любого эконометрического исследования. Он необходим для того, чтобы определить, существует ли линейная зависимость между рассматриваемыми индикаторами. Результаты анализа, как правило, используются в качестве базовой информации для дальнейшего выявления вида и математической формы существующих связей.

Таблица 1.2 Анализируемые показатели

Обозначения: Ежедневная доходность R акции A = первая разность

RA= LN (A)– LN (A(-1)), где А – актив, например REESR = LOG (EESR) – LOG (EESR(-1))

Описательная статистика по каждой компании, биржи за период 03.01.2003 - 30.12.2006 представлена в таблице 1.3.

Таблица 1.3 Описательная статистика

Таблица 1.4 Анализ волатильности доходности компаний

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5