Casual
РЦБ.RU

Мифы и реальность фондовых рынков

Январь 2006

    Продолжение cерии публикаций о правдоподобности традиционных моделей теории инвестиций и новых подходах к разработке более адекватных моделей. В первой части рассказывалось о модели <рационального инвестора> (//РЦБ. 2006. №1). С помощью примеров автор показал, что люди, выходящие на финансовые рынки, являются в лучшем случае <ограниченно рациональными>.

    И Бог наклонился поближе, когда созданный из глины человек привстал, оглянулся и заговорил. Человек подмигнул и вежливо спросил:
    - А в чем смысл всего этого?
    - Разве у всего должен быть смысл? - спросил Бог.
    - Конечно, - сказал человек.
    - Тогда предоставляю тебе найти этот смысл! - сказал Бог и удалился.
    Курт Воннегут <Колыбель для кошки>

ЧАСТЬ ВТОРАЯ. ДОСТОВЕРНОСТЬ МОДЕЛИ <ЭФФЕКТИВНОГО РЫНКА>

    Концепции эффективного рынка
    Можно ли, покупая и продавая ценные бумаги (акции, опционы, фьючерсные контракты), добиться результатов заметно лучших, нежели отдавая деньги в рост, например, положив их в солидный банк или купив государственные ценные бумаги? Этот вопрос возник вместе с самими фондовыми рынками, и уже почти 100 лет делаются попытки решить его точными методами.
    По сути, речь идет о том, в какую игру вы вовлекаетесь, вкладывая деньги в покупку финансовых инструментов. Не есть ли это чистой воды азартная игра (gambling)? Например, разновидность рулетки? Тогда, хотя для многих участников возможен выигрыш, в конечном счете выигрывает всегда владелец казино. А кто владелец казино на фондовом рынке?
    Или, возможно, это некоторая сложная стратегическая игра (game), некое многомерное <го>, где существует, по крайней мере, принципиальная возможность оказаться победителем за счет таланта, знаний и навыков?

    Или оппозиция game - gambling, так часто обсуждаемая в популярной литературе, вообще не имеет смысла для фондовых рынков?
    К середине 1960-х гг. общепринятым в теории фондовых рынков стало убеждение в том, что рынок лишен заметных по длительности закономерностей, позволяющих получить систематическую прибыль (так называемая гипотеза эффективного рынка). Эта точка зрения разделялась не всеми - некоторые факты давно указывали, что такие скрытые закономерности могут существовать. Однако гипотеза эффективного рынка и последующие классические работы по теории инвестиций и моделям рынка были настолько логичны, прозрачны и опирались на столь привычный математический аппарат, что в течение 20 лет абсолютное большинство работ в области финансовой математики лежало в русле этой гипотезы.
    Концепция эффективного рынка сформулирована в ряде работ американских экономистов (см., например, [1]), изучавших ежедневные изменения цен открытия и закрытия рынка в течение 5 лет для акций тех 30 компаний, по которым определяется индекс Доу-Джонса. Это изучение было предпринято с целью измерения степени случайности, с которой флуктуируют цены. Предложены 3 гипотетических уровня рыночной эффективности.
    Первый уровень - <слабая> гипотеза об эффективном рынке. В соответствии с этой гипотезой исторические данные о ценах и объемах торговли ценными бумагами не содержат информации, достаточной для получения прибыли, превосходящей (в среднем) прибыль от <наивной> инвестиционной стратегии <купил и держи> (buy and hold).
    Следующий уровень - это <полусильная> гипотеза об эффективном рынке. В соответствии с ней не только историческая информация о ценах, но и вся общедоступная в текущий момент информация уже отражена в текущих ценах и поэтому не может сделать рынок неэффективным. Это означает, что только использование недоступной для широкого круга инвесторов (инсайдерской) информации может потенциально обеспечить прибыль большую, чем стратегия <купил и держи>.
    Наконец, <сильная> гипотеза эффективного рынка предполагает, что даже инсайдеры не могут получить сколько-нибудь заметных преимуществ, торгуя ценными бумагами.
    Наибольшей популярностью среди аналитиков и специалистов в области финансовых инвестиций стала пользоваться <полусильная> версия эффективного рынка, в соответствии с которой цены отражают всю <публичную> информацию. Аналитики ценных бумаг определяют ценность финансовых инструментов, основываясь на информации, которая доступна всем инвесторам. Большое число независимых оценок служит основой для <справедливой> цены на рынке. Таким образом, причиной того, что рынок можно считать эффективным, является деятельность аналитиков рынка ценных бумаг, а справедливая цена есть результат консенсуса в их среде. Следовательно, случайные изменения цен на рынке можно считать не результатом игры в рулетку, а изменяющимися макро- и микроэкономическими оценками деятельности компаний.
    Таким образом, первой фундаментальной концепцией теории фондовых рынков стала концепция эффективного рынка.
    Эффективный рынок. Вся доступная информация отражена в рыночных ценах. Изменения в ценах не влияют друг на друга за исключением, быть может, очень коротких и быстро заканчивающихся временных интервалов, в которых можно обнаружить ценовые корреляции. <Стоимость> финансового инструмента определяется как соглашение подавляющего большинства специалистов в области фундаментального анализа, т. е. анализа основных макроэкономических показателей.
    Примеры отклонений от эффективности в поведении реальных рынков
    После всего, что мы узнали об ограниченной рациональности реального инвестора, вряд ли приходится рассчитывать на то, что рынок, состоящий из огромного числа этих <не очень рациональных> существ, не будет полон сюрпризов. С другой стороны, молекулы в газе двигаются как им заблагорассудится, но поведение макроскопических параметров 1 куб. м газа - давление, температура - описывается простыми, детерминированными законами. Не можем ли мы усмотреть здесь аналогию с реальным рынком?
    Начнем с перечисления установленных фактов отклонения в поведении реальных рынков от нормативного, приписываемого концепцией эффективного рынка, поведения. А затем попробуем более внимательно проанализировать, как, кем и почему принимаются решения на реальных рынках.
    На сегодняшний день существует не менее 23 статистически достоверных свидетельств аномального (с точки зрения теории эффективного рынка) поведения фондовых рынков [2].
    Пример 1. Эффекты, связанные со временем.
    Январский эффект. Аномальность, отмечаемая в течение десятилетий, состоит в том, что цены фондового рынка имеют явную тенденцию к снижению в течение нескольких последних торговых дней декабря и заметному повышению в январе. Очевидный январский тренд отмечен в целом ряде исследований и явно противоречит слабой гипотезе эффективного рынка.
    Неравномерная доходность на протяжении месяца. Установлено, что доходность стремится к положительной величине в течение первой половины месяца, затем она становится в среднем нулевой до конца месяца и опять возрастает в последние несколько дней месяца.
    Эффект дня недели и эффект ланча. Цены на фондовом рынке поднимаются по пятницам более часто, чем в другие дни недели. Никаких рациональных экономических причин этот эффект не имеет. Кроме того, понедельник оказывается действительно тяжелым днем: аномально большое число потерь приходится именно на понедельник и происходит до ланча.
    Пример 2. Эффекты, связанные с прибылью и риском.
    Эффект отношения цена/прибыль. На фондовом рынке существует давнее и стойкое убеждение, что акции, обладающие малыми значениями отношения рыночной цены акции к величине прибыли на акцию, обеспечивают более высокую доходность. Обширное компьютерное моделирование показало статистическую достоверность этой зависимости, хотя в рамках теории эффективного рынка никакого достоверного объяснения этот факт не имеет.
    Эффект управляющих. Если исполнительные директора, управляющие фирмой, являются (хотя бы отчасти) ее совладельцами, доходность по акциям такой фирмы будет заметно выше, чем если бы они были просто наемными работниками.
    Эффект несистематического (диверсифицируемого) риска. Диверсифицируемым называется та доля риска, которая зависит от конкретных событий, происходящих с данной фирмой (забастовка, пожар, падение спроса на продукцию и т. п.). Установлено, что вопреки распространенным теориям, таким как CAPM и APT, эта доля риска существенно влияет на характеристики портфеля ценных бумаг.
    Пример 3. Реакция на значимость новой информации.
    Эффект обманутых ожиданий. Акции могут неоправданно сильно упасть в цене, если объявленная прибыль фирмы окажется заметно меньше ожидаемой (почти независимо от абсолютной величины прибыли). Например, акции Deutsche Telekom упали в январе 1998 г. более чем на 5%, когда стало известно, что чистая прибыль, полученная компанией в 1997 г. (вообще говоря, достаточно большая), меньше той, которая была объявлена в начале 1997 г.
    Эффект <незаметных> акций. <Незаметными> (мусорными) обычно называют акции, которые потеряли популярность у больших институциональных инвесторов, акции, за поведением которых не следят многие профессиональные фондовые аналитики, или акции, о которых трудно получить информацию. Статистика показывает, что такие акции устойчиво демонстрируют более высокую, нежели средняя, доходность.
    Эффект размера фирмы. Доходность по акциям небольших фирм заметно превосходит доходность по акциям известных больших фирм. Никакой причинно-следственной связи, объясняющей этот эффект, не предложено.
    Даже беглое знакомство с перечисленными выше аномалиями показывает, что основная причина их возникновения объясняется или ограниченностью рационального поведения инвесторов, или (эффект <незаметных> акций) тем обстоятельством, что на рынке почти никогда не бывает и не может быть единого мнения по поводу всех торгуемых инструментов. Скорее можно говорить о <кластерах> участников рынка, принадлежность к которым определяется несколькими существенными переменными: информированностью, капиталом, горизонтом планирования и т. п.
    Причины отклонений от эффективности в поведении реальных рынков
    Любой участник процесса реальной торговли на финансовом рынке понимает, что вопрос о выборе <правильной> позиции сам по себе смысла не имеет. Важен timing, выбор времени смены позиции, причем эффективность того или иного решения можно определить, лишь зная, в какой временной шкале работает участник торгов и каков у него допустимый уровень риска. Таким образом, все рассуждения об <эффективности> поведения рынка, не привязанные ко времени, носят академический характер.
    Необходимо также помнить, что количество участников рынка, реально принимающих инвестиционные решения, по крайней мере, на 3-4 десятичных порядка меньше, чем общее число инвесторов. Остальные доверяют принятие решения профессионалам рынка, работающим в различных инвестиционных компаниях. Чем руководствуются в своих решениях эти профессионалы - предмет отдельного рассмотрения. Нам важно в настоящий момент понимание того, что на рынке не присутствуют миллионы совершенно независимых (с точки зрения принимаемых решений) участников. А значит, и надежды на <сглаживающие эффекты> закона больших чисел крайне малы.
    В самом общем виде можно говорить о том, что движущей силой рынка является, с одной стороны, поток новостей, с другой - текущая рыночная цена транзакции или котировочные цены покупки и продажи (а перед открытием рынка - цена закрытия предыдущего дня). Эти два источника информации определяют субъективные предпочтения участников рынка и, соответственно, приводят к обновлению в последовательности рыночных приказов, которые поступают на биржевые площадки. Однако совсем не просто понять, что рынок считает новостью и как эта новость отражается в цене транзакции.
    Что есть новость. Новостью можно назвать такую информацию о событии, которая <значительно> отличается от ожидаемой. Очевидно, таким образом, что понятие <новость> может стать объективным для рынка только в том случае, если эта новость окажется таковой для большинства участников рынка. Проводились исследования, в которых измерялась частота прихода сообщений в информационной системе Reuters с помощью оценки величин относительных частот встречаемости различных слов и словосочетаний и установления корреляционных зависимостей между появлением наиболее часто встречающихся слов и изменениями в ценах покупки и продажи на рынке FOREX. Наиболее очевидный способ измерения информативности (<новизны>) сообщения как раз и состоит в оценке влияния этого сообщения на цены. Отдельный вопрос: каким именно формальным способом оценивается это влияние? Кроме такого подхода, активность в потоке новостей предлагалось оценивать числом котировок в единицу времени, размерами спрэда или средним временем между соседними трейдами.
    Влияние новостей. Исследования, проводимые главным образом для рынка FOREX, продемонстрировали статистически достоверную зависимость между появлением новой информации от службы новостей Money Market Headline News и величинами волатильности прибыли и спрэда (волатильность и спрэд вычислялись для пятиминутных интервалов). Как и следовало ожидать, активность в потоке новостей увеличивает условную волатильность как прибыли, так и спрэда.
    Кто играет на рынке. Сколько-нибудь полная картина рынка невозможна без учета следующих, постоянно присутствующих здесь сил:
    1) трейдеры, ориентированные на публичные новости;
    2) трейдеры, ориентированные на ликвидность, т. е. принимающие решения практически независимо от поведения цен и новостей;
    3) трейдеры, ориентированные на технические параметры, прежде всего на цены прошедших сделок и объемы;
    4) <информированные> трейдеры;
    5) маркетмейкеры или дилеры рынка.
    Классическая теория рационального инвестора изучает, по сути, только рынок, на котором присутствуют трейдеры первого типа. Теория полагает, что эти трейдеры движимы всегда рациональными экономическими мотивами, а значит, мгновенно и рационально реагируют на появление на рынке такой новой информации, которая меняет оценку стоимости рассматриваемого финансового инструмента. Трейдеры первого, также как и трейдеры третьего типа (ориентированные только на технические параметры), получают всю публичную информацию, а также информацию о ценах (в любом из тех временных масштабов, которые доступны в какой-либо из публичных информационных систем, таких как Reuters, Bloombergs и т. п.).
    <Информированными> называют таких трейдеров, которые, принимая решение о выборе позиции, рассматривают как фундаментальные рыночные факторы (соотношения спроса и предложения, прежде всего), так и технические параметры - поведение котировок на протяжении определенного временного интервала. До тех пор пока в фундаментальных и технических данных не наблюдается противоречий, они следуют за трендом - выбирают buy, когда цены растут, и sell, когда цены падают. Но, когда между фундаментальными факторами и поведением цен возникает очевидный дисбаланс, они переходят в противоположный лагерь - выбирают buy, когда цены падают, и sell, когда цены растут. Эффективность решений информированных трейдеров, конечно, определяется тем, насколько точно они могут оценить фундаментальные факторы и степень расхождения между ними и поведением цен.
    Во что играют на рынке. Ответ на вопрос, что делают участники рынка, совершенно не очевиден. Здесь необходимо учитывать следующие обстоятельства. Хотя ясно, что любой участник рыночной игры желает максимизировать свой доход, отрезок времени, на котором он считает необходимым вычислять математическое ожидание прибыли, и уровень риска, который он полагает приемлемым, сильно варьируются среди участников.
    Например, для рынка FOREX предлагалось рассматривать 6 различных с точки зрения той временной шкалы, в которой их интересует поведение волатильности рынка, типов дилеров (см. таблицу).

ОСНОВНЫЕ ВРЕМЕННЫЕ ШКАЛЫ ИЗМЕНЕНИЙ ВОЛАТИЛЬНОСТИ ДЛЯ РАЗЛИЧНЫХ УЧАСТНИКОВ РЫНКА 
Кратчайший интервал изменений волатильности   Максимальный интервал изменений волатильности   Тип дилеров  
7 минут   80 минут   Дилеры, совершающие краткосрочные сделки (арбитраж), маркетмейкеры  
16 минут   3,5 часа   Дневные дилеры, осуществляющие 1-2 транзакции вдень  
50 минут   7 часов   Дилеры, не оставляющие позицию на ночь  
4 часа   1 день   Дилеры, для которых интервал наблюдения не больше чем деловой день  
1 день   3,5 дня   Среднесрочные дилеры, не участвующие в дневных транзакциях  
3,5 дня   21 день   Долгосрочные дилеры, хеджеры, центральные банки  

    Подобная классификация справедлива, по всей видимости, и для биржевых рынков. Эта гетерогенность участников рыночной игры, наряду с их ограниченной рациональностью, является, как уже было упомянуто, основным препятствием, не позволяющим всерьез рассчитывать на установление общих закономерностей типа концепции эффективного рынка.
    Комментарий. Формулировка точных утверждений о поведении рынка предполагает прежде всего формальный анализ поведения самих цен или их приращений (return) в заданном временном интервале. Наличие гетерогенности делает весьма затруднительным точный анализ поведения таких временных рядов, особенно когда необходимо решать вопросы о наличии корреляционных зависимостей в их поведении. Кстати говоря, гетерогенность является характерной особенностью зрелых рынков, поскольку на развивающихся рынках работают преимущественно профессиональные игроки, у которых представления о доходности и риске почти не различаются. Конечно, если не принимать во внимание участие таких игроков развивающихся рынков, как государственные центральные банки, которые могут позволить себе абсолютно нерыночное поведение.
    Поведение реальных инвесторов на реальных рынках
    Как же ограниченная рациональность реального инвестора (далее - инвестор) проявляется при его появлении на реальном рынке.
    1. Инвесторы далеко не всегда избегают риска. Они могут охотно идти на риск, особенно в случаях, когда появляется шанс избежать потерь, например, увеличивая размер позиции после больших потерь.
    2. Инвесторы полагаются на свои суждения в гораздо большей степени, чем это позволяет имеющаяся в их распоряжении информация.
    3. Многие инвесторы не склонны сразу реагировать на полученную информацию, предпочитая иметь многократные подтверждения и рискуя тем самым пропустить поворотные пункты в трендах.
    Многочисленные наблюдения за поведением инвесторов на финансовых рынках показывают, что при всем видимом разнообразии типов поведения существует 2 четко выраженные тенденции:

  • авторитарный тип: решение принимается на основании только небольшой части имеющейся информации при игнорировании почти любых фактов, противоречащих выбранному решению;
  • <человек с улицы>, или <шумный> тип поведения: решения меняются очень часто и порой без видимых оснований.     Как авторитарное, так и <шумное> поведение инвесторов противоречит гипотезам эффективного рынка, потому что инвесторы или запаздывают с реакцией на новую информацию, или их реакция слабо коррелирует с появлением новой информации1.
        Если на рынке преобладает авторитарный тип, то реакция на тренд появляется намного позже, чем этот тренд устанавливается. Например, инфляцию не включают в оценки до тех пор, пока она не будет подниматься в течение некоторого времени. Такие инвесторы вообще более склонны реагировать на тренды, чем предсказывать изменения в них.
        Если велико влияние <шумных> трейдеров, волатильность рынка оказывается заметно выше, чем этого можно было ожидать, основываясь на рациональных аргументах типа ожидаемых дивидендов.
        Завершить этот раздел хотелось бы замечанием о том, что рынки в некоторых случаях могут вести себя вызывающе иррационально. И в этом нет ничего удивительного, поскольку, вообще говоря, не существует свидетельств того, что коллективы действуют более рационально, чем отдельные индивидуумы. Вся история человечества скорее свидетельствует об обратном, ведь коллективы в гораздо большей степени подвержены фобиям, чем индивидуумы.
        Комментарий. В заключение раздела об аномалиях в поведении рынка хотелось бы отметить, что те отличия от модели эффективного рынка, которые были обсуждены выше, хотя и статистически достоверны, отнюдь не гарантируют получения заметного профита. Как использование этих, так и обнаружение новых неэффективностей рынка, которые могли бы принести ощутимый профит, дело, хотя и возможное (см. часть 3), но чрезвычайно сложное и трудоемкое. Поэтому в отсутствие возможностей и/или желания заниматься такими поисками все-таки наилучшим способом поведения для инвестора может быть способ, предлагаемый теориями, опирающимися на гипотезы эффективного рынка. Главный совет, который в итоге можно предложить инвестору, состоит в том, что не следует рассчитывать to get something for nothing.
        Линейные и нелинейные
        модели поведения рынка
        Классической моделью поведения цен на рынке является так называемая рыночная модель (она же, по сути, и основа построения многофакторных моделей ценных бумаг). Это линейная модель следующего вида:

        Si (t + D) - Si (t) = aiI + biI (rI (t + D) - - rI (t)) + eiI, (1)
        где Si (t) - стоимость ценной бумаги в момент t; aiI - коэффициент смещения; biI - коэффициент наклона; rI (t) - цена рыночного индекса в момент t; eiI - случайная величина с нулевым средним.

        В соответствии с этой моделью доходность акции за временной промежуток D линейно зависит от поведения рыночного индекса (например, индекса S&P 500) с погрешностью, которая задается некоторой случайной величиной. Ни коэффициенты, ни аддитивная случайная величина в модели (1) не зависят явно от времени. Представляется очевидным, что единственным ее достоинством является простота, поскольку никакими реальными прогнозными возможностями эта модель не обладает.
        В последние годы в теории финансовых рынков и инвестиций все большую популярность приобретают нелинейные модели - изучается фрактальная структура рынков [3] и модели рынков как нелинейных динамических систем.
        Рассмотрим два примера нелинейных моделей рынка, которые были получены или за счет добавления нелинейных членов в известные линейные модели, или с использованием известных в статистической физике моделей динамических систем, таких, например, как модель Изинга.
        Образец первого подхода - цикл работ [4], [5], посвященный описанию нелинейных моделей процентных ставок для такого финансового инструмента, как 90-дневные Treasury Bill.
        Уравнение, которое описывает зависимость величины процентной ставки r(t+1) от прошлого, содержит в этой модели два аддитивных члена: один - нелинейный, вида

        r(t+1) = a - b r(t) + c r2(t),
        где a, b и c - константы; второй - не зависящий от времени, а включающий набор макроэкономических переменных, таких как рост денежной массы, скорость инфляции, рост валового национального продукта и т. п. Таким образом, в рассматриваемое уравнение включены как фундаментальные факторы, так и факторы, учитывающие реальную зависимость будущего поведения рынка от прошлого, что противоречит гипотезе эффективного рынка.

        Содержательный смысл такой модели состоит в том, что в течение периодов стабильности рынки вполне можно считать эффективными и процентные ставки определяются главным образом макроэкономическими параметрами. Однако когда инвесторы по тем или иным причинам теряют доверие к финансовым институтам, это тут же отражается и на уровне доверия к фундаментальным факторам. И в этих ситуациях решающую роль начинают играть психологические факторы и попытки прогнозировать тренды. Иными словами, модель предполагает, что инвестор может быть как рациональным, так и иррациональным, в зависимости от превалирующей обстановки.
        Было проведено интенсивное тестирование модели для получения коэффициентов предлагаемого уравнения и для определения возможностей прогноза с помощью такого подхода. Тестирование, в частности, показало, что реакция инвестора на технические факторы (периоды нестабильности) гораздо устойчивее, чем реакция на фундаментальные факторы. Влияние последних очень часто определяется модой и принятыми в финансовом мире предпочтениями. Например, в 1970-е гг. модным считалось следование теории денежного предложения и спроса, а в 1980-е гг. уже мало кто вспоминал об этих параметрах, полагая определяющим для экономики параметром значения обменных курсов.
        Примером еще одного существенно нелинейного статистического подхода служит работа [6]. Как и в предыдущей модели, здесь предполагается, что распределение цен на рынке суть следствие двух классов факторов - фундаментальных, экономических переменных и факторов, определяемых уровнем групповых предпочтений, существующих в данный момент на рынке. Результатом взаимодействия этих двух факторов являются 4 различные фазы в поведении рынка:

  • случайный рынок, когда инвесторы действуют независимо друг от друга и новая информация быстро отражается в ценах;
  • переходный рынок, когда по мере подъема уровня групповых предпочтений начинают заметно смещаться оценки приходящей информации;
  • хаотические рынки - настроения большинства инвесторов склоняются к тому или иному групповому предпочтению, но фундаментальные факторы нейтральны или не определены. В результате наблюдаются большие колебания групповых настроений;
  • когерентные рынки - существенные положительные (отрицательные) фундаментальные факторы сочетаются с такими же по знаку ожиданиями инвесторов.     Уравнение для плотности вероятности прибыли, которая может быть получена на рынке, основано на рассмотрении модели Изинга. Это широко используемая в статистической физике модель поведения элементарных магнитов в магнитном поле. Грубо говоря, модель Изинга содержит 2 основных параметра: параметр, отвечающий за внутренние взаимодействия, способствующие возникновению кластеров, и параметр, определяющий внешние воздействия. В зависимости от уровня этих параметров модель может демонстрировать весьма богатое поведение. На языке теории рынков роль внешних магнитных сил играют внешние экономические условия, а роль внутренних взаимодействий - рыночные ожидания. В результате существующий на рынке размен риск-доходность становится функцией рыночных ожиданий и фундаментальных факторов.
        На рисунке, воспроизведенном с некоторыми упрощениями из работы [6], показано, как меняется вид функции плотности вероятности в зависимости от величины полученного годового дохода. На рисунке показана фаза рынка, которая была названа случайным блужданием (а). В этом случае плотность вероятности имеет вид стандартной функции нормального распределения. Случайные силы, воздействующие на участников рынка (в виде разнообразной информации), быстро демпфируются рынком, не оказывая существенного влияния на вид функции распределения, а влияние фундаментальных факторов практически несущественно.
        По мере роста параметра, отвечающего за величину внутренних сил (влияние мнения рыночной <толпы>) и при сохранении нейтральности фундаментальных факторов функция распределения сильно уплощается (см. рисунок, б). Наступает фаза переходного рынка, когда тренды становятся самоподдерживающимися, пока новая существенная информация не меняет их направления.
        Когда влияние <толпы> превосходит критический уровень, плотность распределения перестает быть симметричной и может иметь два локальных максимума. При этом, если фундаментальные факторы остаются несущественными, рынок становится очень нестабильным и любые изменения в поступающей информации могут привести к драматическим изменениям. Рынок в этом случае будет иметь ярко выраженный хаотический характер: чрезвычайно высокий уровень коллективных ожиданий и никаких внятных сигналов со стороны внешнего мира о том, чего следует ожидать. Слухи и неверно интерпретированная информация могут привести к панической реакции рынка, поскольку инвесторы старательно наблюдают друг за другом в надежде получить какую-то новую информацию. Одним из примеров хаотического поведения может служить фондовый рынок 9 января 1991 г., когда проходили переговоры государственного секретаря США Д. Бейкера с министром иностранных дел Ирака Т. Азизом накануне американской операции <Буря в пустыне>. В этот день один факт того, что запланированная встреча продолжалась дольше, чем ожидалось, привел к тому, что индекс DJI взлетел на 40 пунктов. Когда же было объявлено, что встреча закончилась безрезультатно, индекс тут же опустился на 39 пунктов. Подобные, чисто <психопатические> движения цен можно часто наблюдать на срочных индексных рынках в те дни, когда происходят заседания ФРС. Ясно, что все эти движения не имеют никакого отношения к фундаментальным экономическим факторам.
        В случае высокого уровня коллективных ожиданий, с одной стороны, и сдвига фундаментальных факторов, с другой, плотность вероят

    • Рейтинг
    • 4
    Оставить комментарий
    Добавить комментарий анонимно, введите имя:

    Введите код с картинки:
    Добавить комментарий как авторизованный посетитель: Войти в систему

    Содержание (развернуть содержание)
    Факты и комментарии
    Прогноз динамики рынка долгов
    Критерий перегрева экономики, или Как спасти США
    Инфляция и фондовый рынок
    Фондовые горизонты
    Обзор рынка нефти и газа за 2005 г.
    Поехали! Тенденции развития автомобильной промышленности
    Пионер на книжном рынке
    Выводить ли на биржевой рынок паевые инвестиционные фонды?
    Рынок IPO: кто следующий
    Тенденции слияний и поглощений в страховой отрасли
    Мифы и реальность фондовых рынков
    Оценка кредитного риска (Credit Scoring)
    Что тестирует стресс-тест?
    Управление банковскими репутационными рисками (практический комментарий к рекомендациям банка России)
    Предельная эффективность вложений в проект
    Год роста прошел и наступил снова
    Последний год дискуссий
    Тарифы Центрального депозитария должны быть одинаковы для всех
    Совершенствование законодательства - новый этап развития рынка
    Первые итоги обслуживания акций Газпрома

    • Статьи в открытом доступе
    • Статьи доступны на платной основе
    Актуальные темы    
     Сергей Хестанов
    Девальвация — горькое лекарство
    Оптимальный курс национальной валюты четко связан со структурой экономики и приоритетами денежно-кредитной политики. Для нынешней российской экономики наиболее логичным (и реалистичным) решением бюджетных проблем является девальвация рубля.
    Александр Баранов
    Управление рисками НПФов с учетом новых требований Банка России
    В III кв. 2016 г. вступили в силу новые требования Банка России по организации системы управления рисками негосударственных пенсионных фондов.
    Варвара Артюшенко
    Вместе мы — сила
    Закон синергии гласит: «Целое больше, нежели сумма отдельных частей».
    Сергей Майоров
    Применение blockchain для развития биржевых технологий и сервисов
    Распространение технологий blockchain и распределенного реестра за первоначальные пределы рынка криптовалют — одна из наиболее дискутируемых тем в современной финансовой индустрии.
    Все публикации →
    • Rambler's Top100