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

Исходя из данных приведенных в таблицах 1.3 и 1.4 видно:

1) ЛУКОЙЛ, РОСТЕЛЕКОМ., СБЕРБАНК стабильно развивающиеся компании, лидеры в своих отраслях;

2) Низкая волатильность в последний год связана со стабильным ростом рынка;

3) ЮКОС – налоговые претензии к компании, резкие изменения доходности. Описание GARCH(p,q) модель. Спецификация модели:

 (1.5)

Причина применения GARCH(p,q) модели – моделирование остатков для построения доверительных интервалов для прогнозов значений доходности (рис. 1.4).

Результаты GARCH–моделирования доходностей акций российских компаний:

1. РАО ЕЭС:

REESR = 0 - 0.039ROIL - 0.06ROIL(-1) + 0.109RSP + 1.047RCLOSED - 0.100RCLOSED(-1) GARCH (1, 1)

где REESR – ежедневная доходность акций РАО ЕЭС за период 03.01.03-30.12.06.

Рис 1.4 Моделирование остатков для построения доверительных интервалов

- ROIL, ROIL(-1) – ежедневная доходность(изменение цены) нефти(Urals Light) за период 03.01.03-30.12.06

- RSP – ежедневная доходность индекса S&P’s 500 за период 03.01.03-30.12.06

- RCLOSED, RCLOSED(-1) - ежедневная доходность индекса РТС за период 03.01.03-30.12.06

2. Сбербанк России:

RSBER = 0.0015 + 0.671RCLOSED + 0.070RCLOSED(-1) + GARCH (1, 1)

3. Норильский никель:

RGMNK = 0 + 0.103RSP(-1) + 0.957RCLOSED + GARCH (1, 1)

Таблица 1.5 Выводы исследования по моделям

2) По портфельному риску на международном фондовом рынке можно предложить эконометрическую модель ожидаемого возврата по каждой отдельной ценной бумаге из портфеля инвестора. Математически это выражается следующим образом:

 (1.5)

где E(Ri) – ожидаемая прибыль от инвестирования в ценную бумагу

(Ri);

std(Ri) – стандартные колебания прибыли по Ri;

std(Rm) – стандартные колебания прибыли по Rm;

E(Rm) – ожидаемая прибыль от инвестирования в Rm;

RF – прибыль по безрисковым ценным бумагам;

Rm – прибыль по рыночным рисковым ценным бумагам.

Рассчитанный по этой формуле показатель принято называть SML (security market line). Другим более часто применяемым вариантом математического расчета SML является вариант с использованием бета-компонента степени риска (уравнение диверсификации Г. Марковица):

 (1.6)

а стандартные отклонения выглядят следующим образом:

 (1.7) и тогда:

 (1.8)

Кроме вышеперечисленных на фондовом секторе международного финансового рынка присутствуют также: страновой, который представляет вероятность того, что основная масса эмитентов этой страны не будет способна выполнить свои иностранные обязательства; операционный риск, связанный с нарушениями внутреннего контроля, превышением полномочий; технологический риск, как возможные сбои в компьютерных и других электронных системах связи; юридический риск, как риск потерь от неправильного оформления договоров.

2. Методы прогнозирования и принятия решений на рынке ценных бумаг

2.1 Прогнозирование РЦБ

Возможность прогнозирования ситуации важна в любой сфере деятельности, но особенно она необходима на рынке ценных бумаг. Каждый обучающийся может использовать в своей практике виртуальный счет, на котором можно работать с реальными ценами в течение желаемого срока.

Методика прогнозирования рынка ценных бумаг включает совокупность различных методов и приемов разработки прогнозов.

Основными методами прогнозирования являются:

- экспертные;

- логическое;

- моделирование;

- экономико-математическое моделирование;

- статистические:

а) экстраполяция,

б) интерполяция,

в) индексный;

 - нормативный;

 - фактографический;

- программно-целевой и др.

Экспертные методы прогнозирования достаточно широко применяются. Метод Дельфи (по названию древнегреческого города Дельфы, известного своими предсказателями) 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 путем 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, методах тренда построен пассивный прогноз, который основан на изучении тенденций рынка ценных бумаг. Подробно тренды изучаются в техническом анализе. 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. Например, при прогнозе цен большую роль имеет денежно-кредитная политика правительства. Экономические отчеты, обзоры, содержащие официальные данные, являются для эксперта источником информации при прогнозировании цен.

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 всем мире обобщающими показателями состояния рынка ценных бумаг. Индексы Доу-Джонса и "Стандард энд Пур" в США, индекс "Рейтер" в Великобритании, индекс "Франкфурте альгемайне цайтунг" в ФРГ, индекс " Интерфакс-РТС" и АК&М в России 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 бумаг, на региональных и отраслевых фондовых рынках, у отдельных эмитентов. Фондовые индексы показывают изменение соотношения между текущим и предыдущим базисным состоянием развития анализируемой части рынка ценных бумаг. Показатели дисперсии позволяют судить об абсолютной колеблемости, а показатели вариации и ковариации - об относительной колеблемости инвестиционного риска на рынке ценных бумаг. Показатели дисперсии позволяют судить об абсолютной колеблемости, а показатели вариации и ковариации - 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:

- разработку сценариев, содержащих описание последовательности, условий решений, взаимосвязи и значимости событий;

- метод прогнозирования по образу (корпоративный метод);

- 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 определенная схема развития рынка ценных бумаг при заданных условиях и обстоятельствах. При прогнозировании используют различные модели (од но продукте вые и много продуктовые, 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. Оптимизационные 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 компонента: 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, выбор 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 расчета отдельных показателей в разных отраслях и регионах. Ошибки стратегии предопределены неправильным выбором концепции прогноза.

Экспериментальным методом прогнозирования является машинная имитация, или 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 определенных условиях экстремума. Машинная имитация применяется при прогнозировании сложных процессов, систем и объектов, на предварительном этапе преобразования и эксперимента, при разработке среднесрочных и долгосрочных 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 определенную цель, например программ приватизации.

Процесс построения прогнозов делится на две части:

- определение специфики прогнозов, их целей и вариантов использования;

- 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.

Несмотря на наличие и неизменность общих закономерностей развития и функционирования экономической системы, каждый рынок, являясь ее неотъемлемой частью, имеет свою специфику развития. Это положение, безусловно, относится и к рынку ценных бумаг.

Прежде всего одной из главных характеристик рынка ценных бумаг является тренд. Тренд имеет несколько фаз: 1.характеризуется, как правило, неожиданной новостью; 2.более характерна для инвесторов, которые ждут развития тренда и входят в него, двигая тренд еще дальше. Здесь даже появление новой информации не может сразу уничтожить первоначальную причину, и тенденция продолжается; 3.отличается (как и первая стадия) наибольшим приростом, оптимизмом инвесторов, которые остаются в прошлом, помня о тех прибылях, которые раньше давал этот финансовый инструмент.

Основной парадокс рынка как раз в том, что наибольший оптимизм бывает на вершине тренда, когда всем кажется, что все нормально и тренд будет продолжаться. Наоборот, по мере того как тренд сползает вниз, растет пессимизм, достигающий своего предела в самом низу- налицо действие известного правила, согласно которому толпа права на тренде и ошибается на двух его концах.

В соответствии с классической постановкой вопроса наиболее простой путь выиграть- получать информацию быстрее. Многие крупные участники фондового рынка соревнуются в покупке более мощных высокоскоростных, а значит, и более дорогих суперкомпьютеров. Но даже если новость получена раньше всех, возникает проблема ее интерпретации, т.к., во-первых, рынок нелинеен; во-вторых, одна и та же причина может иметь разные и даже противоположные последствия; и кроме того, вероятно возникновение множества других обстоятельств, способных нивелировать воздействие информации раньше того времени, как она дойдет до "толпы".

Таким образом, кроме хорошей информированности необходимо еще знать методы, которые позволят правильно предсказать будущую ситуацию на рынке.

В последнее время фундаментальный анализ осуществляется с применением моделей развития рынка, которые могут включать в себя до нескольких тысяч показателей. Технический анализ специфический экономический внутренний анализ, наиболее широко используемый на биржах. Он применяется для наиболее всестороннего исследования колебания цен. Технический анализ изучает динамику соотношения спроса и предложения, т.е. прежде всего сами ценовые изменения. Его часто называют графическим анализом, или чартизмом (от англ. сhart - график), поскольку он основан на построении различных видов графиков, диаграмм, изучении показателей открытых позиций и объема торговли, а также других факторов. Технический анализ может быть использован для:

- установления основных тенденций развития биржевого рынка ценных бумаг на основе изучения динамики цен, зафиксированной на графиках;- прогнозирования изменения цен;

- определения времени открытия и закрытии позиции. Рейтинговый анализ предполагает составление рейтингов (ранжированных по определенным признакам рядов) и определение на их основе места эмитента, инвестора, ценной бумаги на рынке ценных бумаг.

 Экспертный анализ выполняется высококвалифицированным специалистом на заданную тему. Это может быть анализ отдельной проблемы или общий обзор.

Все вышеназванные методы, как правило, основаны на следующей методике:

- установление границ и временных интервалов анализа;

- определение основных критериев;

- выявление основных событий анализируемого периода;- оценка степени насыщения рынка;

- фиксация соотношения спроса и предложения;- анализ индексов цен, объемов покупки и продажи;

- оценка состояния конкурентной среды;

- исследование причин роста или падения уровня цен, объемов спроса и предложения. Обычно исследования проводятся или по определённому сегменту рынка, или по сравнимым элементам рынка ценных бумаг и чаще всего не одним, а несколькими методами.

Технический анализ в целом можно определить, как метод прогнозирования цены, основанный на математических, а не экономических выкладках. Этот метод был создан для чисто прикладных целей, а именно получения доходов при игре вначале на рынках ценных бумаг, а затем и на фьючерсных. Все методики технического анализа создавались отдельно друг от друга и лишь в 70-е годы были объединены в единую теорию с общей философией, аксиомами и основными принципами. Технический анализ это метод прогнозирования цен с помощью рассмотрения графиков движений рынка за предыдущие периоды времени.

Все теории и методики технического анализа основаны на том, что тренд движется в одном и том же направлении, пока не подаст особых знаков о развороте.

Вся история рынка ценных бумаг свидетельствует о неслучайности данного рынка и возможности успешного прогнозирования его поведения- с применением постоянно улучшающейся компьютерной техники и совершенствующихся средств и методов экономико-математического анализа.

Возможности использования конкретного метода прогнозирования зависят не только от уровня профессиональной подготовленности специалистов, но и от достоверности, полноты используемой информации (табл 2.1).

Таблица 2.1Сравнительная характеристика методов прогнозирования развития рынка ценных бумаг

2.2 Основные методы анализа РЦБ и построение моделей для определения стоимости активов

Решения купить и продать любой актив принимаются на основе определенных методов анализа. В этой связи одним из самых проблематичных вопросов для участников рынка является оценка эффективности фундаментального и технического методов анализа.

Фундаментальный анализ базируется на доступной информации; технический анализ основывается на графиках исторического поведения цен. Сторонники первого систематизируют известную информацию и создают на ее базе модели поведения субъекта, позволяющие делать прогнозы. Технические аналитики изучают конфигурации на графиках истории цен и создают сценарии поведения, часто не зная, какой актив анализируют, так как сочетание графических конфигураций приводит к одним и тем же прогнозам независимо от актива. Фундаментальный анализ популярнее технического, это легко объяснить с точки зрения психологического комфорта: чем больше мы знаем о субъекте анализа, тем комфортнее себя чувствуем. Наделение же "картинок" способностью предсказывать выглядит дилетантством, даже если технический анализ используется несколько столетий и за это время две школы теханализа эволюционировали параллельно (европейско-американская и японская).

Обе концепции в равной мере основываются на предположении о возможности предсказать поведение анализируемого субъекта. Вспомним здесь известное высказывание: "тяжело прогнозировать, ...особенно будущее", т.е. все, что касается любого метода прогнозирования, несет значительный риск. Рассмотрим преимущества и недостатки обоих методов анализа для прогнозирования.

Сложность сравнения эффективности различных методов прогнозирования финансовых рынков и его результатов разными методами возникает не только ввиду таких факторов, как возможная ошибка в оценках спроса (фундаментальный анализ) или при неправильном прочтении графической конфигурации (технический анализ), но и ввиду проблематичности самой классификации факторов на технические и фундаментальные.

Из всех сложноклассифицируемых факторов самым значимым является ликвидность - потоки финансовых ресурсов на рынке. Если ресурсов много, а активов мало, то цены активов растут. "Растут, поскольку больше покупателей, чем продавцов", - это классическое ироничное объяснение на Уолл-стрите, когда пробуют найти объяснение "беспричинного" роста.

Анализ ликвидности находится на перекрестке фундаментального и технического анализов, так как причинами для приобретения или продажи могут быть как фундаментальные, так и технические заключения. Сила же этой убежденности проявляется в объеме движения денег - ликвидности.

Инвесторы и трейдеры постоянно отслеживают такие факторы, как количество открытых контрактов на биржах или появление "новых денег" на рынке.

Вопросы происхождения денег ("русские" или "западные", пенсионные или фондовые) направлены на выявление "сильных" и "слабых рук рынка", т.е. устойчивости тенденции (тренда). Даже будучи уверенными в фундаментальных факторах, воздействующих на рынок, с помощью анализа ликвидности инвесторы надеются получить ответ на вопрос о силе и продолжительности тренда.

Рассмотрим методы, используемые "фундаменталистами" для прогнозирования на разных рынках.

Для общего понимания этого процесса обратимся к профессору Р. Левичу. Говоря о рынке валют, он показывает последовательность нахождения рабочей модели для построения прогноза:

Выбор можно сделать из многих моделей: монетарный подход, портфельный баланс, покупательный паритет. После избрания модели под нее подбирают параметры: М1, М2, М3, валовой продукт, индекс роста цен, текущий баланс и т.д. Наконец, следует остановиться на одном из методов подсчета: обычное квадратическое отклонение, обобщенное квадратическое отклонение, общий метод моментов и т.д.

Предположим, инвестор успешно идентифицировал модель, по которой курс спот S является функцией f набора неизвестных Хв: S = f(Х1, Х2, ..., Хn). Таким образом, спот в 2005 г., а возможно, и на более поздние даты будет функцией Х1 в 2005 г., Х2 в 2005 г., Х3 в 2001 г. Но определение значений этих неизвестных в 2005 г. и далее - задача нелегкая.

Тогда инвестор может отвергнуть структурный подход и следовать не структурному, например, анализу временных рядов. К его услугам однопараметрические модели анализа временных рядов, многопараметрические модели анализа временных рядов, спектральный анализ временных рядов и метод нейронных сетей. Но и для этих моделей инвестор должен выбрать параметры и методы оценки моделей.

Однако, невзирая на избранный метод анализа, он столкнется со стандартными эконометрическими проблемами, например сколько информации необходимо для ее использования.... Критический момент здесь - будет ли модель объяснять только прошлое, если после всего историческая информация не окажется индикативной о будущей информации".

Иными словами, для успеха прогнозирования необходимо правильно подобрать и синхронизировать многие "движущие части". Даже при полной информации и экономически прогрессивном правительстве достаточно одного просчета в предположениях, и самые надежные прогнозы мгновенно разрушатся, - это убедительно показал кризис в Бразилии в 2002 г.

Обзор методов, используемых в прогнозировании поведения цен разных активов:

1)Модели, используемые для прогнозирования валют.

Рассмотрим методы, используемые для прогнозирования поведения цен различных активов.

Наиболее простыми являются теория процентного паритета (IRP-interest rate parity) и теория покупательного паритета (PPP-purchasing power parity). Первая гласит, что при данных процентных ставках двух валют будущий курс предсказуем на уровне форвардной цены.

Продемонстрируем это положение на следующем примере. Одолжим сегодня на год доллары, платя за них 10%; обменяем их по сегодняшнему курсу на иену и на год сделаем иеновый депозит. На таком обмене через год вы потеряете 10%. В реальной практике это невозможно, поскольку на рынке есть финансовый инструмент - форвард, который рассчитывается, исходя из разницы в процентных ставках двух валют, и корректирует ее (разницу) валютным курсом. В нашем примере курс форварда на доллар/иену с поставкой через год будет на 10% ниже. Таким образом, даже если вы за год теряете 10% на депозите, вы сможете в конце срока откупить доллар, продав иену по курсу на 10% ниже сегодняшнего. Следовательно, результат депозитарных и валютных операций будет равен нулю.

Эта теория является завуалированным вариантом random walk2 - базовой теории финансового предсказания. Ее основная идея заключается в том, что лучшим предсказателем будущей цены является сегодняшняя цена. Применительно к валютным курсам IRP как раз и говорит, что лучшим предсказателем будущей цены является сегодняшняя цена, скорректированная на разницу процентных ставок. При этом в IRP и процентные ставки де-факто рассматриваются как неизменные, т.е. сегодняшние ставки являются лучшим предсказателем ставок в будущем.

Покупательный паритет (РРР) предсказывает, что в условиях свободной торговли товары будут двигаться в страну с более дорогим уровнем жизни. Валюту этой страны будут продавать, пока уровень цен, скорректированный на валютный курс, не достигнет паритета, чтобы было не выгодно в страну экспортировать. Поскольку уровни цен изменяются из-за инфляции, можно сказать, что чем больше уровень инфляции, тем ниже курс валюты данной страны. Эта теория действительно находит свое отражения в жизни, но, как правило, в долговременной перспективе - 16 кварталов.

На практике ни IRP, ни РРР, ни их вариации при тестировании для кратко- и среднесрочной перспективы не подтверждаются. Предвосхищая обсуждение ликвидности, рассмотрим вышеизложенное на примере двух типичных случаев, когда в потоки ликвидности перенаправили вектор движения курсов валют предсказанный моделями.

В конце 80-х годов курс канадского доллара против американского постоянно рос, несмотря и на более высокий уровень инфляции, и на бюджетный дефицит, и на попытки Квебека отделиться от Канады. Объяснялась эта тенденция несколькими факторами. Канадские провинции и корпорации одалживали на американском рынке (где ставки были ниже) и обменивали полученные американские доллары на канадские. В ходе этой нехитрой операции они продавали американские доллары за канадские. Параллельно, в преддверии передачи Гонконга Китаю, китайцы переезжали в Канаду и переводили туда свои капиталы, до того времени хранимые в американских долларах.

В результате курс, который на основании РРР должен был быть примерно 1,4000, упал до 1,1200. Тенденция продолжалась почти 10 лет. Очевидно, что при общей логичности теоретических концепций для прогнозирования они были малопригодны.

Второй пример. Резкий рост котировок американского доллара против евро в 2000-2001 гг. был в первую очередь результатом увеличения инвестиций из Европы. Они росли вследствие фундаментальных причин, связанных с соотношением стоимости валют, а поскольку американский фондовый рынок рос, то и сулил инвесторам прибыли большие, чем в Европе. Но в 2001-2002 гг. тенденция резко изменилась, поскольку изменились ожидания роста цен акций. Обратите внимание на то, что при этом не изменилась инфляция и ее прогнозы, а экономика США продолжала расти быстрее европейской. То есть поток ликвидности был основным фактором: портфельные инвестиции ("горячие" деньги) могут на годы противодействовать ожиданиям сторонников фундаментального анализа.

2)Модели, используемые для прогнозирования облигаций и акций.

Еще в большей степени, чем при прогнозировании рынков валют, инфляция важна для моделей, используемых в прогнозировании облигаций и акций. В феврале 1994 г. падение рынка облигаций в США потянуло за собой падение рынка акций и падение доллара. Произошло это потому, что ФРБ США поднял ставки, чтобы отразить атаку инфляции.

Прогнозирование уровня инфляции зависит от бюджетов стран, их уровня потребления и т.д. Для прогнозирования инфляции необходимы прогнозы многих факторов. Каждый из них в свою очередь колеблется, одновременно меняется их значимость для прогнозов. Так, вспомним споры А. Гринспэна с традиционными экономистами. Они выплеснулись в прессу, когда экономика США достигла уровня полной занятости (4,8% безработицы). Тогда традиционные экономисты утверждали, что на этом уровне возникнет инфляция зарплат, которая приведет к ценовой инфляции. Первая часть прогноза материализовалась; вторая - нет, так как колоссальная внешняя конкуренция за американский рынок и снижение цен, которые повлекло за собой внедрение Интернета, абсорбировали растущие потребности населения, т.е. видоизменились привычные исторические взаимосвязи.

Модели прогнозирования цен на облигации наиболее зависимы от прогнозов уровня инфляции. Также очень важно прогнозирование нужд бюджета, которые влияют на рынки напрямую и косвенно: ставки заимствования напрямую зависят от размера бюджетного финансирования за счет рынков капитала, от инфляции и др.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5