|
148 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 экономический анализ фондового рынка совершенствуется на базе информации, накопленной за многие десятилетия. В этой связи созданная в ходе настоящего исследования база данных о котировках рынка корпоративных ценных бумаг может служить началом для сбора полноценной информации для его последующего экономико-математического анализа. Изложенные методы имитационного моделирования и методика анализа риска портфелей ценных бумаг могут найти практическое применение в деятельности (фондовых бирж, инвестиционных фондов, пенсионных фондов и частных лиц России. Но для этого требуется развитый фондовый рынок и соответствующая инфраструктура, хорошая и регулярная информированность всех заинтересованных участников этого рынка. |
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 жет служить началом для сбора полноценной информации для его статистического анализа. Изложенные статистические подходы могут найти практическое применение в деятельности фондовых бирж, инвестиционных фондов, пенсионных фондов и частных лиц России. Но для этого требуется развитый фондовый рынок и соответствующая инфраструктура, хорошая и регулярная информированность всех заинтересованных участников этого рынка. 134 |