Циклы деловой активности как фактор фундаментального анализа на фондовом рынке

 

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

РОСТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ (РИНХ)

Финансовый факультет

Кафедра «Финансовый инжиниринг»






КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Анализ финансовых рынков»

на тему: «Циклы деловой активности как фактор фундаментального анализа на фондовом рынке»




Выполнила

студент гр. ФК-547 М.Б. Карасев

Специальность 080105 «Финансы и кредит»

Научный руководитель

д.э.н., профессор Е.Н. Алифанова






Ростов-на-Дону


СОДЕРЖАНИЕ


Введение

Глава 1. Теория экономических циклов

Глава 2. Методики анализа и выявления циклов

Глава 3. Экономические циклы в мировой практике

Заключение

Список использованных источников


ВВЕДЕНИЕ


Вопрос о цикличности природных, общественных, экономических и других процессов в жизни общества уже давно рассматривается учеными многих областей науки - истории, экономики, философии, математики и многих других. Кризисы и расцветы в той или иной области общественной деятельности сменяют друг друга, образуя общую картину, исследуя которую в графиках, мы неизбежно столкнемся с тем, что нашему взгляду предстанут функции, так или иначе, напоминающие волны. Это становится очевидно, если отталкиваться от справедливого предположения о том, что любой период кризиса или расцвета рано или поздно заканчивается и его сменяет соответственно подъем или спад. Соответственно, и функцию, которую мы возьмемся рассматривать, мы можем разбить на локальные минимумы и максимумы, которые могут оказать очень большую услугу в предсказании дальнейшего движения функции, если, конечно, мы правильно определим момент достижения точек экстремума.

Для правильного предсказания этих самых точек ученые выводят множество формул и индикаторов, которые используются на практике.

Безусловно, цикличность играет большую роль на фондовых рынках. Участник торгов на рынке, зная, когда достигнуто дно или пик, может принять соответствующее решение о покупке или продаже, тем самым получив прибыль. Вместе с тем, эта задача представляется довольно сложной, поскольку сами циклы содержат в себе целый набор разного рода факторов, в том числе человеческий, который я возьму на себя смелость назвать одним из основных и отдельно рассмотрю его в одной из глав.

Другая сложность заключается в том, что циклы, как ни странно, возможно, это бы не звучало, почти всегда не имеют четкой закономерности и строго определенной длины волны, иначе над этим вопросом не велось бы столько серьезных исследований. Большие циклы также содержат в себе другие - более маленькие, с меньшими периодами между точками экстремума. И эти маленькие циклы в свою очередь тоже не являются строгими и упорядоченными функциями.

Таким образом, вопрос исследования цикличности экономики, циклов деловой активности - это довольно большая часть в общей совокупности экономических исследований. В этой работе я попытаюсь раскрыть основные теории и принципы, которые объясняют данное явление.


ГЛАВА 1. ТЕОРИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЦИКЛОВ.


Экономический цикл можно определить как циклические изменения экономической конъюнктуры, регулярные колебания уровня деловой активности от экономического подъема (бума) до спада (экономической депрессии). В циклах деловой активности выделяются четыре относительно чётко различимые фазы: пик, спад, дно (или «низшая точка») и подъём (Рис.1).

Подъём наступает после достижения низшей точки цикла (дна). Характеризуется постепенным ростом занятости и производства. Многие экономисты полагают, что данной стадии присущи невысокие темпы инфляции. Происходит внедрение инноваций в экономике с коротким сроком окупаемости. Реализуется спрос, отложенный во время предыдущего спада.

Пик, или вершина цикла деловой активности, является «высшей точкой» экономического подъема. В этой фазе безработица обычно достигает самого низкого уровня либо исчезает совсем, производственные мощности работают с максимальной или близкой к ней нагрузкой, то есть в производстве задействуются практически все имеющиеся в стране материальные и трудовые ресурсы. Обычно, хотя и не всегда, во время пиков усиливается инфляция. Постепенное насыщение рынков усиливает конкуренцию, что снижает норму прибыли и увеличивает средний срок окупаемости. Возрастает потребность в долгосрочном кредитовании с постепенным снижением возможностей погашения кредитов. Спад (рецессия) характеризуется сокращением объёмов производства и снижением деловой и инвестиционной активности. Вследствие этого увеличивается рост безработицы. Официально фазой экономического спада, или рецессией, считают падение деловой активности, продолжающееся свыше трёх месяцев подряд.

Дно (депрессия) экономического цикла - это «низшая точка» производства и занятости. Считается, что данная фаза цикла обычно не бывает продолжительной. Однако история знает и исключения из этого правила. Великая депрессия 1930-х годов, несмотря на периодические колебания деловой активности, длилась 10 лет (1929-1939гг).


Рис.1 Фазы экономического цикла


Вместе с тем существую различные теории, объясняющие причины цикличности, ее последствия и структуру.

Одной из основных является волновая теория Элиота, предложенная в 30-х годах XX века Ральфом Нельсоном Эллиоттом, американским аналитиком и финансистом. Изучая графики, он заметил, что цены на биржевых рынках развиваются по определённой модели. Математической основой теории Эллиотта, по признанию самого автора, стали так называемые числа Фибоначчи - последовательность чисел, открытая Фибоначчи в XIII веке.

Волновая теория Эллиотта - математическая теория о том, как поведение общества или финансовых рынков развивается и изменяется в виде распознаваемых моделей. Эллиот выделил восемь волн, которые постоянно повторяются. (Пять по тренду и три против тренда). Для моделей, выделенных Эллиоттом, характерна повторяемость по форме, но не обязательно по времени или амплитуде. Всего он обнаружил 13 подобных моделей (волн), постоянно возникающих в данных о рыночных ценах. Эллиотт назвал, определил и проиллюстрировал эти модели. Описал, как, связанные между собой, они формируют более крупные по размеру аналоги, которые, в свою очередь, формируют те же самые модели еще большего размера и т. д. Эллиотт назвал это явление волновым принципом. В 1938 году вышла его книга «Закон волн» (англ. The Wave Principle).


Рис.2 Волны Эллиота


Если посмотреть на ценовой график, то можно выделить чередующиеся фрагменты ценовых движений.

Движение цен на рынках принимает форму пяти волн. Три из них (1, 3, 5) вызывают направленное движение. Они перемежаются двумя противоположно направленными волнами (2,4). Первые называют движущими, импульсными, вторые - коррекционными, откатными. Движущими волнами на графике являются 1, 3, 5, A, C, а коррекционными - 2 и B.

Предположение о том, что рынки развиваются согласно распознаваемым моделям, противоречит гипотезе эффективного рынка. Бенуа Мандельброт, французский математик, создатель фрактальной геометрии сомневался в том, что поведение финансовых рынков может быть спрогнозировано при помощи волновой теории Эллиота: «Прогнозы, основанные на волновом принципе Эллиота - неоднозначны. Это искусство, в котором субъективное видение специалиста имеет более весомое значение, нежели объективная оценка, полученная в результате расчётов, характеристики которых, в лучшем случае, комбинированы». Критика также предостерегает от того факта, что волновой принцип является слишком неясным в части того, что невозможно единообразно определить где волны начинаются и заканчиваются, и поэтому прогнозы по принципу Эллиота склонны носить субъективные поправки. Сторонники технического анализа финансовых рынков подняли вопрос о ценности Волновой теории Эллиота: «Волновая теория Эллиота, несмотря на свое широкое применение, не является легитимной теорией, но является историей, красноречиво и захватывающе рассказанной Робертом Пректером. И этот рассказ имеет довольно убедительное значение, поскольку Волновая Теория Эллиота предоставляет кажущуюся возможность приспособить какой-либо сегмент истории развития финансового рынка к флуктуациям в данный момент времени».

Экономические циклы можно разделить по длине волны. Среди них выделяют циклы Китчина (3-4 года), циклы Жюгляра (7-11), циклы Кузнеца (15-25 лет), циклы Кондратьева (45-60 лет).

Китчин объяснял существование краткосрочных циклов колебаниями мировых запасов золота. В современной экономической теории механизм генерирования этих циклов обычно связывают с запаздываниями по времени (временными лагами) в движении информации, влияющими на принятие решений коммерческими фирмами.

Те же факторы объясняют циклы Жюгляра, но они, помимо прочего, обусловлены также колебаниями в объемах инвестиций в основной капитал.

Циклы Кузнеца их открыватель связывал эти волны с демографическими процессами, в частности, притоком иммигрантов и строительными изменениями, поэтому он назвал их «демографическими» или «строительными» циклами. В настоящее время рядом авторов ритмы Кузнеца рассматриваются в качестве технологических, инфраструктурных циклов. В рамках этих циклов происходит массовое обновление основных технологий. Кроме того хорошо совпадают с циклом Кузнеца большие циклы цен на недвижимость на примере Японии 1980-2000 гг. и длительность большой полуволны подъема цен в США. Высказывалось также и предложение рассматривать ритмы Кузнеца в качестве третьей гармоники Кондратьевской волны.

Циклы Кондратьева (К-циклы или К-волны) - периодические циклы современной мировой экономики продолжительность 40-60 лет(Рис.3). Существует определенная связь между длинными циклами Кондратьева и среднесрочными циклами Жюгляра. Такая связь была замечена еще самим Кондратьевым. В настоящее время высказывается мнение, что относительная правильность чередования повышательных и понижательных фаз Кондратьевских волн (каждая фаза 20-30 лет) определяется характером группы близлежащих среднесрочных циклов. Во время повышательной фазы Кондратьевской волны быстрое расширение экономики неизбежно приводит общество к необходимости изменения. Но возможности изменения общества отстают от требований экономики, поэтому развитие переходит в понижательную В-фазу, в течение которой кризисно-депрессивные явления и трудности заставляют перестраивать экономические и иные отношения.


Рис.3 Циклы Кондратьева в истории


Для периода после промышленной революции обычно выделяются следующие кондратьевские циклы/волны:

цикл - с 1803 до 1841-43 гг. (отмечены моменты минимумов экономических показателей мировой экономики)

цикл - с 1844-51 до 1890-96 гг.

цикл - с 1891-96 до 1945-47 гг.

цикл - с 1945-47 до 1981-83 гг.

цикл - с 1981-83 до ~2018 г. (прогноз)

цикл - с ~2018 до ~ 2060 (прогноз)

Таким образом, мы можем видеть, что цикличность экономических процессов может иметь самые разные характеристики, разные циклы имеют разную длину волны, и мы можем рассматривать периодичность в разных масштабах, что дает возможность учитывать данный фактор при прогнозировании как на относительно короткие, так и на длинные периоды.


ГЛАВА 2. МЕТОДИКИ АНАЛИЗА И ВЫЯВЛЕНИЯ ЦИКЛОВ


На данный момент нет единого мнения, существуют ли циклы на финансовых рынках или нет. Одни ученые говорят, что циклы на фондовых рынках есть, другие утверждают, что нет. Ответ, как всегда лежит посередине, скорее всего, циклы на фондовых рынках не так распространены, как, к примеру, в других науках, но они существуют. Существуют статистические доказательства того, что циклы присутствуют во многих экономических рядах (ряд цены акции). Статистический анализ обнаружил на фондовом рынке присутствие 40-месячного цикла (Рис.4).


Рис.4 40-месячный цикл


Почему же циклы присутствуют в движении цены на фондовом рынке? Есть 2 объяснения по этому поводу:

фундаментальное

психологическое

Первое объясняет цикличность задержкой в спросе и предложении при воздействии на экономику. К примеру, есть недостаток гречневой крупы, это, соответственно, приводит к резкому росту спроса на нее, но производители крупы не могут мгновенно подстроиться к быстрому изменению спроса на свой продукт. Нужно время для того, что они подготовили почву, расширили поля для засева и т.д. Потребуется много времени, что бы рынок насытился продуктом. Когда же количество крупы будет достаточно, что бы удовлетворить спрос, цены на нее будут падать, тем самым заставит производителей начать сокращать производство крупы, на которое также будет затрачено много времени.

Второе утверждает, что циклы появляются из-за психологической реакции трейдеров на колебания цен. Тренд не может идти вечно и когда-то он закончится. После определенного уверенного роста рынок становится все более уязвимым для коррекции, так как с него постепенно начинается отток трейдеров, открывших свои позиции по тренду. И в какой - то момент рынок развернется на коррекцию, под весом позиций трейдеров, открывшихся уже против общего тренда.

Эти факторы объясняют регулярную цикличность в движении цен на фондовых рынках.

Приведем краткую историческую справку по исследованию циклов. Все началось с начала 19 века, когда астроном У.Гершель (открыл планету Уран) обнаружил зависимость между цикличностью в появлении пятен на солнце и погодой.

Затем идея цикличности экономических данных была сформулирована Беннером и Джейвонсом. Беннер опубликовал свой труд по цикличности изменения цен (Рис.5). В это же время К.Джуглар публикуют статью об обнаружении цикличности 10-12 лет в процентных ставках и экономике.

Рис.5 Циклы Бенера


В начале 20 века Крам и Китчин (циклы, обнаруженные ими уже упоминались выше) обнаружили 40 - месячный цикл в экономических данных. К сведению, семейство Ротшильдов открыло эту зависимость в тайне на век раньше. Сейчас 40-месячные циклы в экономике носят имя Китчина.

В середине 20 века анализ экономических циклов переходит в направление анализа временных рядов экономически показателей, с помощью гармонического и спектрального анализа.

Любой временной ряд данных можно разбить на три компоненты: (Рис.6)

Тренд компонента (направленное движение во времени)

Колебательная компонента

Шумовая / случайная компонента (факторы, вызывающие нерегулярные колебания данных)


Рис.6 Компоненты цикла

Циклический анализ занимается поиском периодичности в моделях данных. Аналитик циклов, убирает тренд из данных и сглаживает данные для того, что бы удалить шумовые колебания, таким образом, он находит периодическую модель данных. В начале 20 века цикл описывали, представляли в виде идеальной синусоидальной волны. С тех пор в характеристики цикла вошли понятия частота, амплитуда и фаза.

Дадим определения основных понятий цикла: - период цикла (длина цикла) - отрезок времени от одного гребня до другого или от одной впадины до другой.

Частота цикла - количество циклов в отрезке данных, обратно пропорциональна периоду. Частота = длина отрезка/период.

Приведем пример, если нам дана серия данных из 300 точек, то цикл с периодом 30 имел бы частоту 10 (300/30).

Для анализа циклов существует два метода анализа на периоде и частоте - гармонический и спектральный.

Фаза - место расположения максимума волны во времени.

Гребень цикла - наивысшая точка, а впадина - наименьшая точка волны (Рис. 7). К примеру, если период цикла равен 10 точкам, а фаза равна 5 то гребни цикла равны соответственно 15, 25,35,45 и т.д.


Рис 7. Модель цикла с основными обозначениями

Амплитуда цикла - высота колебаний, равна высоте гребня волны над осью х.

Этап 1. Выбираем данные для анализа

Не так все просто на этом этапе, как кажется на первый взгляд. Мы должны определиться какие данные брать для циклического анализа (недельные фондовые графики или графики за месяц), какое количество финансовых данных брать (1000 данных или 5000?). Это очень важный этап анализа, поэтому циклический аналитик должен уделить ему достаточное количество времени. Этот этап можно разбить на 4 подэтапа:

Понять природу данных

Выбрать тип данных

Выбрать длину исследуемого отрезка

Выбрать степень сжатия данных

Понимание природы данных очень важно! Здесь главное что бы все, используемые для исследования данные были однородны. Если данные неоднородны, то и циклы тоже будут неоднородны. Тип данных должен объективно отражать изменения цен на рынке. К примеру, для поиска цикличности на фондовом рынке можно брать временной ряд ценовых изменений за день. Выбирать длину отрезка временного ряда нужно аккуратно так как если ценовой ряд мал, то циклов можно не обнаружить. В основном нужно 10-15 повторений цикла, что бы утверждать, что в данных присутствуют колебания. А если взять слишком длинный временной ряд, то аналитик может пропустить некоторые важные точки. Рекомендуем брать временной котировок акций равный 2000 точкам. Для обнаружения циклов большего периода необходимо сжатие данных. Если брать данные об акциях на фондовом рынке, то они сжимаются по временным периодам (5, 15, 30, 60 ,90 минут). Все цены внутри периода сжимаются в одно.

этап. Визуальный анализ данных.

Перед тем как отправлять данные для анализа в компьютер не поленитесь и визуально проанализируйте данные. Это поможет вам выделить точки ошибочных данных, определить экстремальные колебания цены, оценить существующий тренд, оценить среднюю продолжительность цикла.

этап. Переводим данные из декартовых в логарифмические

Для анализа данных на цикличность нам необходимо избавиться от трендовой составляющей временного ряда. Это делается в два этапа:

) перевод временного ряда в логарифмическую форму представления

) преобразование сглаженных логарифмических данных временного ряда в отклонения от средней.

Начнем с первого этапа и удалим тренд из временного ряда данных. Когда мы преобразуем временной ряд в логарифмический временной ряд, то равные процентные изменения будут отображаться одинаковыми изменениями на графике. На рисунке 8 нарисован индекс Доу-Джонса за 95 лет, который был преобразован в логарифм индекса Доу-Джонса.

При работе с другими методами удаления тренда также необходимо нормировать данные с помощью логарифма.


Рис. 8 Результат перевода индекса Доу-Джонса в логарифмическую модель


В финансовых временных рядах, часто присутствует четко выраженный тренд, то удаление тренда в таком временном ряду с помощью логарифма не принесет ожидаемых результатов. В таком случае тренд следует убирать с помощью темпов изменения или первых разниц. Темпы изменений рассчитываются делением значения данных в текущий момент времени на данные в момент времени на несколько периодов назад. Эти два метода не применяются с методом перевода данных в логарифмическую форму!

этап. Сглаживанием данные

Как правило, сглаживание производится с целью уменьшения ошибок в данных. Этот этапа необходим, если изучаемые данные содержат резкие выбросы, случайные колебания (шумовая компонента временного ряда). Такими данными являются котировки акций, валюты. Популярным сглаживанием данных является сглаживание по трем точкам. Срединная точка равна среднему от левой и правой точки. И сглаживание с помощью скользящей средней. Скользящая средняя рассчитывается как среднее значение за N периодов назад. Если данные не содержат ошибки, то этот этап можно пропустить.

Важное замечание: при сглаживании временного ряда, аналитик циклов должен выбрать скользящую среднюю более короткий, чем самый короткий искомый цикл.

этап. Ищем циклы

Самый основной способ поиска цикла во временном ряде - визуальный анализ. Таким методов пользовался еще Беннер более 100 лет назад. Минус этого метода в утомительности анализа при большом количестве данных, а также невозможности проверить найденные циклы статистически.

Следующий важный и широко используемы инструмент в исследовании циклов - периодограмма изобретенная Шустером в 1898 году. Периодограмма использует данные, представленные в таблице, для нахождения циклов. К примеру, если мы имеем годичные данные за 90 лет, и мы ищем 9 летний цикл, то нам нужно построить таблицу с 9 колонками и 10 строками, куда бы мы записали все данные за этот период. Затем нужно найти среднее значение каждой строки.

На рисунке 9 показаны средние значения 9 колонок. Четко видно присутствие 9 летней цикличности в изучаемом временном ряде.



Рис.9 Среднее значение индекса 18-19 вв

На рисунке 10 мы построили средние значения от 8 колонок, для проверки гипотезы существования 8 летнего цикла. Из графика визуально можно исключить наличие 8 летнего цикла.


Рис. 10 Проверка гипотезы о 8-летнем цикле


Главный недостаток периодограммы заключается в невозможности определить, какой из найденных циклов, представляет статистическую значимость для аналитика.

Использование рядов Фурье. Все математические алгоритмы исследования циклов включают ряды Фурье. Ряд Фурье - уравнение, содержащее синусы и косинусы. Есть два метода использования рядов Фурье - гармонический анализ (использует в анализе период) и спектральный анализ (использует в анализе частоту). Как правило, спектральный анализ используют для поиска циклов, а гармонический для их проверки.

Начнем со спектрального анализа. Этот анализ измеряет силу цикла на выбранной частоте. Нужно как минимум 10 повторений цикла, что бы можно было считать его статистически значимым. В результате спектрального анализа получается спектр мощности, который соотносит каждой частоте единственное значение в исследуемом частотном диапазоне.

На рисунке 11 отображен спектр мощности данных по кукурузе. Временной ряд равен 2000 данных. Исследуемый диапазон частот от 10 до 400 (количество данных / 5). На оси х отложены значения длительности циклов. 2000/400 =5 ; 2000/10=200.


Рис. 11 Спектр мощности данных временного ряда цен на кукурузу


этап. Удаление трендовых компонентов данных с помощью отклонений от скользящей средней

На 3 этапе логарифмирование лишь частично удалило трендовую компоненту из временного ряда. Для окончательного освобождения данных от тренда используют метод построения отклонения от скользящей средней. Отклонение равно вычитанием из данных временного ряда значения скользящей средней. Логика проста, так как скользящая средняя показывает тренд в данных, то при ее вычитании получается ряд без тренда. Пример удаления тренда с помощью вычитания скользящей средней из данных временного ряда показан на рисунке 12.


Рис.12 Удаление тренда с помощью отклонений


этап. Проверяем цикл на статистическую значимость

Вот мы нашли цикл временного ряда теперь надо проверить их статистическую значимость. Определить то ли мы нашли? В анализе циклов используют три теста на значимость:

Тест Бартелсакоэффициент

Хи-квадрат

Наиболее важный тест определения статистической значимости - тест Бартелса, основанный на гармоническом анализе. Его следует производить на компьютере, так как он требует большого количества вычислений. Гармонический анализ подбирает тригонометрические кривые для описания средних значений колонок периодограммы (рисунок 10). Анализ гармоник может быть произведен только после того, как мы определили длину циклов (для этого надо сначала провести спектральный анализ!). Тригонометрическая кривая полученная после гармонического анализа используется для проверки на статистическую значимость в тесте Бартелса. Чем лучше совпадение кривой и диаграммы средних колонок периодограммы, тем статистическая надежность выше.


Рис.13. Гармоническая кривая


этап. Экстраполяция циклов в будущее. Прогнозирование дальнейшего движения данных

И так мы обнаружили основные циклы и подтвердили их статистической проверкой, остается только экстраполировать, т.е. спроецировать их изменение в будущем (Рис.14).

Рисунок 14. Проекции цикла в будущее: индивидуальная и комбинированная

Здесь можно пойти двумя путями либо проецировать циклы по отдельности либо соединить циклы в единую кривую.

цикл тренд фондовый индекс

ГЛАВА 3. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ЦИКЛЫ В МИРОВОЙ ПРАКТИКЕ


Цикличность экономики отражается в первую очередь на национальных индексах, потому что именно они отражают общее состояние рынка и дают полную картину экономической ситуации. Рассмотрим индекс S&P 500 (Рис.15) - фондовый индекс, в корзину которого включено 500 избранных акционерных компаний США, имеющих наибольшую капитализацию. Список принадлежит компании Standart & Poors и ею же составляется.

Рис. 15 Индекс S&P500


График отображает динамику индекса S&P за последние 26 лет. Мы можем видеть две волны, которые обведены красным цветом. Обе имеют длину примерно 6 лет: с 1997 по середину 2002 года и с 2002 года по 2008. Соответственно, в 2000 году и в середине 2007 наблюдался пик. Также, исследуя график, мы можем отметить, что сейчас значение индекса приближается к тем показателям, которые он имел в точках своих локальных максимумов и, более, того прошло уже больше трех лет с момента достижения дна в 2008- м году. На основании этого мы можем сделать прогноз о том, что вскоре возможно падение индекса.

Довольно часто циклы прослеживаются также на валютном рынке. Рассмотрим для примера динамику курса Евро относительно новозеландского доллара (Рис.16).

Рис. 16 Евро к новозеландскому доллару


На графике красным обведены колебания, которые, как нетрудно видеть, подчинялись определенным закономерностям. Длина волны составляла примерно от 6 до 8 месяцев. Однако, стоит отметить, что здесь имеет место быть мультипликативная модель, то есть, помимо цикличности присутствует еще и тренд, в нашем случае - нисходящий.

В обоих случаях - как с индексом S&P 500, так и с парой Евро/Новозеландский доллар циклы имеют место не на всем графике, но нашей задачей и не являлось выявить какую-то закономерность на всем графике, задачей было - показать наличие циклических явлений. С другой стороны, необходимо отметить, что цикличность чаще всего присутствует наряду с трендовой составляющей, которая определяет общее направление движения. Помимо того, существую различного рода фундаментальные факторы, которые могут воздействовать на общую динамику цикличного процесса. Возможно, мы даже можем довольно смело, хоть и рискованно предположить, что, если бы мы могли отбросить влияние фундаментальных факторов, то могли бы наблюдать практически строгую цикличность с примерно одинаковой длиной волны и значениями в точках экстремумов. Но в таком случае фондовый рынок не был бы объектом столь обширных исследований и был бы совершенно неэффективен.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ


В ходе изучения теоретических аспектов и проведенных исследований мы выяснили, что на рынок довольно сильно подвержен циклическим колебаниям. Это обусловлено различными фундаментальными, статистическими и психологическими факторами. Особенно важно то, что мы обнаружили цикличность на примере мирового индекса, поскольку именно он отражает общую динамику экономики. Циклы могут иметь разную длину волны и амплитуду колебаний, длина волны одного цикла может быть как примерно одинаковой, так и варьироваться.

Безусловно, для обнаружения некоторых циклов может потребоваться довольно много времени, особенно, если длина волны составляет несколько лет. Однако обнаружение цикличности может помочь в прогнозировании динамики исследуемого индекса или актива.

Цикличность имеет очень большое значение при прогнозировании, однако, безусловно, она существует наряду с другими важными составляющими, такими, как, например, тренд, которые тоже стоит учитывать, поскольку они играют не менее важную роль.

Также мы выяснили методики выявления циклов, и их использования в работе трейдера и применение визуального и математического метода их выявления.

В работе была использована научная литература, выдержки из статей, интернет-ресурсы, и собственные наблюдения автора.


СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Р. Пректер, А. Фрост, «Волновой принцип Эллиота - ключ к пониманию рынка»,

Гринин Л.Е. Вербальная модель соотношения длинных кондратьевских волн и среднесрочных жюгляровских циклов // История и математика: Анализ и моделирование глобальной динамики. Ред. А. В. Коротаев, С. Ю. Малков, Л. Е. Гринин.С.

Акаев А. А. Современный финансово-экономический кризис в свете теории инновационно-технологического развития экономики и управления инновационным процессом // Системный мониторинг. Глобальное и региональное развитие. М.:УРСС, 2009.

Джон Дж. Мэрфи Технический анализ фьючерсных рынков. Теория и практикаS. Secular Movements in Production and Prices. Their Nature and their Bearing upon Cyclical Fluctuations. Boston: Houghton Mifflin, 1930.

Гринин Л. Е. Кондратьевские волны, технологические уклады и теория производственных революций. Кондратьевские волны. Аспекты и перспективы / Отв. ред. А. А. Акаев, Р. С. Гринберг, Л. Е. Гринин, А. В. Коротаев, С. Ю. Малков. Волгоград: Учитель, 2012. С. 222-262

Коротаев А. В., Гринин Л. Е. Кондратьевские волны в мир-системной перспективе. Кондратьевские волны: аспекты и перспективы: ежегодник / Отв. ред. А. А. Акаев, Р. С. Гринберг, Л. Е. Гринин, А. В. Коротаев, С. Ю. Малков. - Волгоград: Учитель. С. 58-109

Гринин Л. Е., Малков С. Ю., Коротаев А. В. 'Математическая модель среднесрочного экономического цикла и современный глобальный кризис

Кондратьев Н. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. Избранные труды/М. : Экономика, 2002

Роберт Балан Волновой принцип Эллиотта: приложение к рынкам ФОРЕКС. - Издательство: BBS Financial Pubns

Коротаев А. В. <http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%80%D0%BE%D1%82%D0%B0%D0%B5%D0%B2_%D0%90._%D0%92.>, Цирель <http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B8%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8C> С. В. Кондратьевские волны в мировой экономической динамике // Системный мониторинг. Глобальное и региональное развитие <http://cliodynamics.ru/index.php?option=com_content&task=view&id=215&Itemid=1> / Ред. Д. А. Халтурина <http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94._%D0%90._%D0%A5%D0%B0%D0%BB%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B0>, А. В. Коротаев <http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90._%D0%92._%D0%9A%D0%BE%D1%80%D0%BE%D1%82%D0%B0%D0%B5%D0%B2>. М.: Либроком/URSS, 2009. С. 189-229.

Аскар Акаев: Современный финансово-экономический кризис в свете теории кондратьевских циклов

Кондратьев Н., Яковец Ю., Абалкин Л. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. Избранные труды/М. : Экономика, 2002


МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ РОСТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ (РИНХ) Финансовый факультет Кафедра «Фи

Больше работ по теме:

КОНТАКТНЫЙ EMAIL: [email protected]

Скачать реферат © 2017 | Пользовательское соглашение

Скачать      Реферат

ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ПОМОЩЬ СТУДЕНТАМ