Проблемы процесса нахождения модели для прогнозирования

Процесс построения моделей

Рассмотрим методы, используемые «фундаменталистами» для прогнозирования на разных рынках. Для общего понимания процесса построения модели обратимся к профессору Ричарду Левичу, который показывает последовательность нахождения рабочей модели для построения прогноза на рынке валют.

«Выбор можно сделать из многих моделей: монетарный подход, портфельный баланс, покупательный паритет. После избрания модели под нее подбирают параметры: M1, M2, МЗ, 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 X₁: S = f (X₁, Х₂...Х_n). Таким образом, спот в 2001 г. (статья была написана в 1999 г. — С.В.), а возможно, и позднее, будет функцией Х₁ в 2001 г., Х₂ — в 2001 г., Х₃ — в 2001 г. Но определение значений этих неизвестных в 2001 г. и далее — задача не из легких.

В таком случае инвестор может отвергнуть структурный подход и не следовать, например, структурному анализу временных рядов, а использовать одно- и 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.

Вне зависимости от избранного метода анализа он столкнется со стандартными эконометрическими проблемами, такими, например, как определение объема информации, необходимой для использования модели. В заключение следует напомнить, что модель, возможно, будет объяснять только прошлое, если в итоге историческая информация не окажется индикатором будущей информации».

Иными словами, для успеха прогнозирования необходимо правильно подобрать и синхронизировать многие «движущие части». К сожалению, как показал кризис финансовых рынков в Бразилии в 2002 г., даже при наличии полной информации и экономически прогрессивном правительстве достаточно одного просчета в предположениях — и самые надежные прогнозы мгновенно рушатся. Продемонстрируем вариант практического анализа этой ситуации.

Накануне выборов 2002 г. рынок оценивал состояние бразильской экономики как стабильное и испытывал большое доверие к способности Банка Бразилии контролировать ситуацию на финансовых рынках. Однако в течение мая — июля вероятность победы кандидата, не поддерживающего рынок, резко возросла. Попытаемся сделать прогноз, какое влияние может оказать руководство страны, неблагоприятно относящееся к рынку, на изменение цен на международных фондовых рынках при неизменном экономическом прогнозе развития Бразилии.

Высокий рейтинг не поддерживающего рынок кандидата станет для инвесторов сигналом на продажу бразильских активов, т.к. принятые им решения могут привести к неблагоприятным изменениям в экономике. Поскольку инвесторы в активы развивающихся стран, как правило, работают с активами нескольких государств, в момент резкого снижения цен в одном активе они зафиксируют прибыль в других, чтобы гарантировать минимальную стабильность общего результата своего фонда. В результате инвесторы продадут актив других развивающих стран, на которых, казалось бы, не должны сказываться внутриполитические решения бразильских избирателей.

Так все и произошло на практике. В результате цены на бразильские облигации упали в среднем на 40%! Хотя цены на других развивающихся рынках упали меньше.

Особенности учета в моделях макроэкономических аспектов

Модели часто не работают, т.к. чисто статистические методы упускают важнейшие качественные зависимости. Например, известно, что фактором, определяющим платежеспособность и стабильность российского рубля, является динамика цен на сырье. Выручка от этой статьи экспорта исторически составляет до 60% от его общего объема. Несмотря на кажущуюся очевидность зависимости российских финансовых рынков от мировых цен на нефть, корреляционный анализ значимости уровня цен на нефть для состояния рынка ценных бумаг подтверждает это только для 1999-2004 гг. Более того, не очевидна и зависимость российских финансовых рынков от состояния торгового баланса (валютных поступлений). Возможно, объяснением может служить тот факт, что цены на нефть оказывают воздействие на состояние экономики и рынков через величину уплачиваемых налогов или объем ввезенного капитала. Но важно то, что очевидной корреляционной связи нет. Другими словами, основную составляющую экономики не всегда можно выявить с помощью стандартного статистического анализа.

Исходя из опыта финансовых кризисов, произошедших в 1994-1995 и 1997-1998 гг., одним из ключевых моментов, которому необходимо дать количественную оценку, является политическая информация. Такие факторы, как принятие «консервативного» государственного бюджета, усиление способности правительства собирать налоги или утверждение пенсионной реформы, будут способствовать росту рынка любой страны. Но хотя эта динамика и отслеживается экономистами, ее осмысление остается сложной задачей, т. к. необходимо учесть приоритеты данной экономики в понимании рынка. Рынок же реагирует неодинаково на одни и те же экономические показатели в различных странах и в разное время. Следовательно, стандартизировать использование политической составляющей моделей, по меньшей мере, сложно.

Еще одной проблемой является неправильный горизонт анализа. Чтобы хотя бы в минимальной степени учесть макроэкономические факторы, аналитики часто используют для среднесрочных прогнозов «проверенные» краткосрочные взаимосвязи. К ним можно отнести не только упомянутую выше взаимосвязь «нефть — Россия», но и «золото — австралийский доллар» или соотношение процентных ставок ЕС/США на валютный курс евро/доллар. При этом тестирование подтвердило взаимосвязи только для краткосрочных (внутридневного, недельного) или долгосрочных горизонтов. Для среднесрочных горизонтов тестирование не проводилось. Стремление использовать плохо подтвержденные эмпирические выводы демонстрирует склонность людей придерживаться собственных выводов, невзирая на их опровержение, которая была отмечена Канеманом и Тверски и рассматривается в части 2.

Содержание

Далее