Проверяемый текст
Мисанченко Елена Николаевна. Экономико-статистические методы анализа ценных бумаг для формирования эффективного портфеля на финансовом рынке России (Диссертация 1996)
[стр. 148]

147 Заключение Таким образом, в диссертации показана возможность и эффективность применения современных экономико-математических методов для управления инвестиционными проектами в финансовой деятельности реальных российских компаний.
Применение указанных методических подходов позволило получить более детальную информацию для изучения поведения инвесторов на рынке ценных бумаг, а также моделировать их реакцию в условиях нестабильности экономики переходного периода.
Указанные в работе методы анализа рисков адаптируются к условиям отдельно взятой фирмы, отрасли, а также на общегосударственном уровне.
Рассмотренные в работе методы и модели могут использоваться в качестве инструмента дтя подготовки и профессиональной переподготовки специалистов в области финансового менеджмента.
Согласно расчетам по представленной модели, полученные данные можно интерпретировать следующим образом Как объект для инвестирования российский фондовый рынок пока весьма нестабилен и подвержен довольно значительному риску.
Причем
на рынке акций при достаточно согласованной ценовой динамике ценные бумаги различаются между собой уровнем сопряженного с ними конъюнктурного риска.
К примеру, у акций риск напрямую связан с уровнем ликвидности: чем более ликвидная ценная бумага, тем энергичнее ценовая динамика и выше риск.
Применение модели дает важную информацию даже на основе небольших статистических рядов, т.е.
уже имеется достаточно оснований для использования данной
модели в процессе инвестирования на фондовом рынке.
Для более успешного использования моделей требуется исходить из рядов данных, накопленных за более длительный промежуток
[стр. 135]

помощью уравнения САРМ (4.65).
Отрицательное значение всех без исключения а портфелей обусловлено отрицательностью значения объясняющей переменной в модели за рассматриваемые полгода, т.е.
средней премии за риск рыночного портфеля, и указывает на то, что при рассматриваемой конъюнктуре рынка фактическая доходность портфеля оказывается меньше ее уровня, предсказанного с помощью модели.
Можно заметить, что процедура детрендирования доходностей ценных бумаг по промышленному индексу АК&М привела в большинстве случаев к увеличению (3 портфелей.
Из определения р как отношения ковариации доходностей портфеля и дисперсии доходности рынка следует, что рост р объясняется уменьшением вариации рыночной доходности при устранении тренда, что и подтверждается ее рассчитанными величинами.
Таким образом, согласно модели САРМ полученные данные можно интерпретировать следующим образом.
Как объект для инвестирования российский фондовый рынок пока весьма нестабилен и подвержен довольно значительному риску.
Причем
как на рынке гособлигаций, так и на рынке акций при достаточно согласованной ценовой динамике ценные бумаги различаются между собой уровнем сопряженного с ними конъюнктурного риска.
Только если риск, к примеру, ГКО зависит от срока до погашения (чем он ближе, тем меньше темпы изменения цен), то у акций он напрямую связан с уровнем ликвидности: чем более ликвидна ценная бумага, тем энергичнее ценовая динамика и выше риск.
Применение модели дает важную информацию даже на основе небольших статистических рядов, т.е.
уже имеется достаточно оснований для использования данной
статистической модели и аппарата математической статистики в процессе инвестирования на фондовом рынке.
Для более успешного использования моделей требуется исходить из рядов данных, накопленных за более длительный промежуток
времени.
В этой связи необходим постоянный мониторинг ситуации как на первичном, так и на вторичном рынке, а также экономически обоснованная и статистически достоверная информация о доходности рыночного портфеля, т.е.
динамике фондовых индексов, и о средних процентных ставках финансового рынка.
Следует заметить, что в западных странах статистический анализ фондового рынка совершенствуется на базе информации, накопленной за многие десятилетия.
В этой связи созданная в ходе настоящего исследования база данных о котировках внебиржевого фондового рынка мо133

[Back]