Крупнейшие фондовые биржи мира Торгуемые инструменты Стратегии биржевой игры Лучшие биржевые брокеры
Крупнейшие фондовые биржи Стратегии биржевой игры Лучшие биржевые брокеры

Лучший брокер валютного рынка – компания Альпари успешно предоставляет услуги своим клиентам уже в течение 22-х лет. Регистрируйтесь и зарабатывайте вместе с нами!

О'Брайен Дж., Шривастава С. Финансовый анализ и торговля ценными бумагами

Книга является переводом уникальных учебных пособий: лекций и торговых сессий базового курса международной компьютерной учебной программы FAST – Financial Analysis and Security Trading (Финансовый анализ и торговля ценными бумагами), разработанной в бизнес-школе УКМ – Университета Карнеги Меллон (Питтс-бург, США).

Какой брокер лучше?         Альпари         Just2Trade         R Trader         Intrade.bar        Сделайте свой выбор!
Какой брокер лучше?   Just2Trade   Альпари   R Trader

4.5. Эмпирическая оценка эффективности рынка

Эмпирическая проверка гипотезы об эффективности рынка может проводиться различными способами. Первый связан с так называемой гипотезой “несмещенности” (unbiasedness hypothesis); второй – с использованием механических торговых стратегий. Тест несмещенности для проверки гипотезы об эффективности основан на том соображении, что наличная в данный момент информация не должна способствовать предсказанию изменений в ценах. В терминах сформулированной выше формальной модели это записывается так.

Предположим, что ∩Ei(s) = {s, t, u} и что r = 1 (т. е. безрисковый процент равен нулю). Пусть xj(s), xj(t) и xj(u) – будущая стоимость акций фирмы j при данной информации на рынке. Тогда, как мы знаем, на нейтральном к риску ринке полностью выявляющие цены акций фирмы j будут равны условному математическому ожиданию величины xj, т. е.

Другими словами, pj есть несмещенная оценка будущей цены акций. Это также означает, что если мы наблюдаем временной ряд цен на акции j, скажем pτj в период τ, и xτj – реальная реализация xj в период τ, то в среднем разность pτj – xτj (средняя ошибка прогноза) должна быть равна нулю. Типичные способы проверки эффективности рынка основаны на этом факте. Обычно тест строится в терминах доходности. Если мы обозначим через rτj = xτj/pτj – 1 доходность акции j в период τ, то нуль-гипотеза состоит в том, что, используя любую информацию в момент времени τ, нельзя предсказать доходность. Другими словами, изменения в ценах акций чисто случайны.


Важно: актуальная возможность выиграть $40–$250 реальных (не бонусных) средств в конкурсе на демо-счетах.


Тесты эффективности рынка используют эти соображения и проверяют, являются ли доходности систематически предсказуемыми. Строится регрессия реализованной серии доходностей по набору таких факторов, как прошлые доходности, доходности каких-то рыночных индексов, макроэкономические показатели типа инфляции и др. Если регрессия объясняет существенную часть разброса в доходностях, гипотеза рыночной эффективности должна быть отвергнута.

Такие тесты проводились на различных финансовых рынках. Конкретный пример – форвардные рынки. В этом случае тест на эффективность состоит в том, чтобы проверить, дают ли форвардные цены несмещенную оценку будущих реальных цен. Если мы обозначим через Fτ форвардные цены (фиксированные в момент τ на срок τ + 1) и через Sτ + 1 – реальные будущие цены, то гипотеза несмещенности утверждает

где Iτ – информация, имеющаяся в момент времени τ. Если мы признаем гипотезу об эффективности рынка (или о рациональных ожиданиях), то наша ошибка прогноза, которая равна E(Sτ + 1|Iτ) – Sτ + 1, должна в среднем равняться пулю. Таким образом, мы можем записать

где ошибка прогноза cτ + 1 должна быть независимой от наличной в момент τ информации. Подставляя в это уравнение форвардные цены, получим

Данное соотношение можно тестировать статистическими методами; например, если мы строим регрессию

то гипотеза несмещенности подразумевает, что α = 0 и β = 1. Делая из подобных тестов выводы за или против эффективности рынка, важно осознавать, что они применимы только к случаю нейтральных к риску инвесторов. Если же инвесторы избегают риска, то гипотеза несмещенности перестает быть верной. Мы уже знаем из обсуждения модели САРМ, что если инвесторы избегают риска, то цены не равны математическому ожиданию будущих цен, но будут ниже. Разность между ценой и ожидаемой стоимостью составляет премию за риск, которая должна быть выплачена инвестору для того, чтобы он согласился занять рисковую позицию. В таком случае отказ от гипотезы несмещенности не будет означать неэффективность в каком-либо смысле.

Проиллюстрируем это обстоятельство на примере форвардного рынка. Для начала вспомним, как определяются цены на однопериодные форвардные контракты в риск-нейтральном мире. Если F – цена форвардного контракта, r – единица плюс безрисковый процент, S – (случайная) будущая цена акции, то рассмотрим следующий набор действий:

— покупаем (1 + r) форвардных контрактов (что не требует немедленных затрат);

— вкладываем под безрисковый процент (что требует затрат $F).

Тогда в конце периода мы получим Е(1+r) по безрисковым вложениям и (1 + r)(S – F) по форвардным контрактам. Наш чистый доход составит

Суммарные инвестиции составляли $Е. Таким образом, $F, вложенные сегодня, принесут (1 + r)S завтра. Если имеется хотя бы один нейтральный к риску инвестор, то F должно равняться ожидаемой при имеющейся информации стоимости акции, дисконтированной на безрисковый процент, так что F = E(S|I),где I – наличная сегодня информация. С другой стороны, если все инвесторы избегают риска, аналогичные соображения неприменимы. Нам известно, что $F, инвестированные сегодня, принесут случайный доход (1 + r)S через один интервал времени. Инвестор с функцией полезности U явным образом потеряет в полезности сегодня и приобретет случайное количество полезности завтра. Такой инвестор в качестве компенсации за риск должен получить больше “справедливой” цены. В этом случае соответствующее уравнение примет вид

где RP – премия за риск. В этом случае форвардные цены являются смещенной оценкой прогнозируемых будущих цен, что, однако, не противоречит гипотезе эффективности рынка.

Второй тип тестов эффективности рынка касается использования механических торговых стратегий, т. е. стратегий, основанных на техническом анализе. Популярной стратегией такого тина является стратегия, называемая фильтром. Пример: пусть p0 – начальный уровень цен (опорная отметка). Если цена p1 > p0, продаем один контракт, если p1 < p0 – покупаем один контракт. Теперь опорной отметкой становится p1, И процесс повторяется. Таким образом, мы продолжаем покупать, пока цены падают, и продолжаем продавать, пока цены растут. Если рынок эффективен, такая стратегия не может давать чрезмерную прибыль на протяжении длительного периода. Под чрезмерной подразумевается прибыль, превосходящая ту, что может быть получена вложениями, скажем, в хорошо диверсифицированный портфель ценных бумаг. Фактически на полностью эффективном рынке никакая стратегия не может обеспечить чрезмерную доходность.
Содержание Далее

Как начать торговать на фондовой бирже

Яндекс.Метрика