URSS.ru Магазин научной книги
Обложка Иванов Ю.Н. Теоретическая экономика: Оптимизационный анализ финансовых рынков Обложка Иванов Ю.Н. Теоретическая экономика: Оптимизационный анализ финансовых рынков
Id: 16218
693 р.

Теоретическая экономика:
Оптимизационный анализ финансовых рынков

2004. 224 с.
Белая офсетная бумага
  • Мягкая обложка

Аннотация

За 1995 г., действуя оптимальным образом на рынке ГКО, можно было бы увеличить первоначальный капитал в 1107,61 раза; за 1999 г., проводя оптимальные конверсии между долларом, фунтом стерлингов, немецкой маркой и швейцарским франком, можно было бы почти удвоить средства, введенные на валютный рынок в начале года. Предельные выигрыши на сегментах финансового рынка получаются как результат решения оптимизационных задач при известных ценах... (Подробнее)


Оглавление
top
Предисловие
Введение
1Рынок ценных бумаг
 § 1.Оптимальная торговля ГКО
  1.1.Порядки на рынке ГКО
  1.2.Математическая модель торговли ГКО
  1.3.Оптимизационная задача
  1.4.Признак оптимальности для простейшего случая
  1.5.Решение простейшей задачи
  1.6.Признак оптимальности для случая, когда одна облигация в один день не представлена на торгах
  1.7.Признак оптимальности для дней эмиссии и погашения
  1.8.Пример
  1.9.Оптимальная программа продаж и покупок ГКО в 1995 г.
 § 2.Оптимальная торговля акциями
  2.1.Организация фондового рынка
  2.2.Исходные данные 1995 г.
  2.3.Постановка оптимизационной задачи
  2.4.Признак оптимальности для упрощенного случая
  2.5.Свойства оптимального решения
  2.6.Структура оптимального решения
  2.7.Оптимальное решение в двойственных переменных
  2.8.Приложения
2Межбанковский денежный рынок
 § 1.Организация межбанковского денежного рынка
  1.1.Центральный банк РФ на межбанковском денежном рынке
  1.2.Участники межбанковского денежного рынка
  1.3.Организация сделок на межбанковском рынке
 § 2.Оптимальное апостериорное поведение на рынке кредитов
  2.1.Ссудные ставки, импорты и экспорты денежных средств
  2.2.Модель кредитования и оптимизационная задача
  2.3.Начальная и краевая задачи оптимального кредитования
  2.4.Условия оптимальности для начальной задачи
  2.5.Свойства оптимального решения
  2.6.Алгоритм построения оптимального решения
  2.7.Обобщения и дополнения
  2.8.Оптимальный ряд межбанковских кредитов: 01.10.99–30.12.99
 § 3.Регламенты Центрального банка и оптимальное апостериорное поведение на рынке межбанковских кредитов и депозитов
  3.1.MIBOR и MIBID
  3.2.Модель привлечения и предоставления денежных средств
  3.3.Модели регламентных ограничений Центрального банка РФ
  3.4.Дополнения, преобразования и варианты модели
  3.5.Задача оптимизации – рынок межбанковских кредитов и депозитов
  3.6.Структура оптимального решения
  3.7.Пример оптимального решения
  3.8.Параметрический анализ
3Валютный рынок
 § 1.Организация мирового валютного рынка
  1.1.Типы валютных операций
  1.2.Участники валютного рынка
  1.3.Информационные агентства
  1.4.Технология заключения валютной сделки
  1.5.Кросс-курсы мировых валют
  1.6.Долларовые курсы мировых валют
 § 2.Оптимальный валютный дилинг
  2.1.Модель и критерий оптимальности валютных обменов
  2.2.Оптимизационная постановка и условия оптимальности
  Условия оптимальности
  2.3.Анализ условий оптимальности
  2.4.Качественные особенности оптимальных переходов
  2.5.Двойственные переменные pit и первый интеграл системы
  2.6.Алгоритм построения оптимального решения
  2.7.Оптимальные кроссконверсии четырех валют
  2.8.Оптимальные конверсии через доллары
Литература

Предисловие
top

Книга построена, в основном, на материале пяти работ, в которых автор участвовал либо непосредственно, либо как научный руководитель:

1. Иванов Ю.Н., Сизов А.М., Спицина Т.С. Оптимальная программа продаж и покупок ГКО: опыт 1995 года // Банковское дело. 1996. С.32–37. N6.

2. Иванов Ю.Н., Примак А.Г., Сотникова Р.А. Регламенты Центрального банка и оптимальное поведение на рынке кредитов и депозитов // Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник 1999. М.: УРСС, 2001. С.285–317.

3. Примак А.Г. Оптимальное апостериорное поведение на рынке кредитов // Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник 1999. М.: УРСС, 2001. С.254–284.

4. Иванов Ю.Н., Примак А.Г., Сотникова Р.А., Уральский А.В. Оптимальное апостериорное поведение на рынке ценных бумаг // Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник 2000. М.: УРСС, 2002. С.213–249.

5. Иванов Ю.Н., Коноплев Д.В. Моделирование валютных операций и оптимизационный анализ валютного рынка // Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник 2001. М.: УРСС, 2002. С.219–262.

Как всегда, "Предисловие" – удобное место для благодарности

– постоянному соавтору и коллеге по работе Раисе Александровне Сотниковой;

– моему наставнику по банковскому делу Тамаре Семеновне Спициной;

– моему докторанту и консультанту по современному банковскому менеджменту Примаку Александру Григорьевичу;

– моему консультанту по финансовым операциям Андрею Валентиновичу Уральскому;

– и еще очень важное: если бы не постоянная (постоянная!!!) поддержка Владимира Львовича Арлазарова, этой работы точно бы не было; ему я признателен особенно.


Введение
top

Что такое оптимизационный анализ и как можно использовать его результаты?

Завершился финансовый год или полгода, или любой другой контрольный отрезок времени. В начале этого периода дилер от руководства банка получил стартовую сумму средств для работы в своем сегменте финансового рынка; по ходу работы его подкрепляли средствами и у него изымали средства – финансовый рынок переменчив и переброска средств с одного его сегмента на другой – нормальное занятие руководства банка. Действуя на своем сегменте, дилер пришел к какому-то результату, исчисляемому в рублях, долларах, Евро... А к какому предельно возможному капиталу можно было бы прийти за тот же отрезок времени?

Такой предельный показатель действительно можно рассчитать: все прошлые цены на все инструменты финансового рынка (ценные бумаги, кредиты и депозиты, валюты) известны и для состоятельных организаций доступны; что касается оптимальных правил продаж и покупок финансовых инструментов при известных ценах, то они как раз являются предметом этой книги.

Пока оставляя в стороне содержание оптимальности, обратимся к вопросу об использовании предельных финансовых выигрышей.
Во-первых, можно вычислять профессиональный коэффициент полезного действия дилера, определив его как отношение капитала, с которым он приходит к финишу, к максимально возможному. Для руководства банка КПД может служить объективной мерой эффективности работы дилера и являться основанием для принятия административных решений. Скажем, два дилера работали на одном и том же сегменте финансового рынка; условия их работы различались в том плане, что стартовые ресурсы были разными и сторонние поступления и изъятия в течение периода были разными. Как сравнить успешность работы двух дилеров при различающихся внешних условиях? Эта постановка важна, когда заработок дилера хотят сделать зависящим от финансового результата его работы. Тогда в формуле заработка должен фигурировать КПД дилера. Именно КПД как мера эффективности, а не абсолютная величина капитала, так как конечный капитал зависит от сторонних поступлений и изъятий на сторону. При этом максимально возможный капитал должен рассчитываться с теми же внешними условиями, которые сопровождали работу дилера.
Во-вторых, располагая значением предельного выигрыша, можно рассчитать коэффициент полезного действия эвристического алгоритма продаж и покупок финансовых инструментов. Реальная, т.е. в текущем времени, работа на финансовом рынке раскладывается на две составляющие: во-первых, прогнозирование цен на сколько-то шагов вперед и, во-вторых, выбор покупаемых и продаваемых инструментов. Вторая проблема (при известных ценах) в оптимальном варианте решается в настоящей работе. Что касается проблемы прогнозирования, то в разработке алгоритма это – самая сложная часть, не имеющая признанного успешного решения, но постоянно рекрутирующая новых и новых искателей ее решения. Как оценить пригодность модели прогнозирования? Естественно испытать эту модель на прошлых данных. Здесь надо сказать, что буквальная точность прогнозируемых цен не требуется, да она и недостижима; требуется, в конечном счете, чтобы прогнозируемые значения цен обеспечивали если не оптимальный, то хотя бы близкий к нему выбор инструментов; по близости прогнозируемых цен к реально случившимся судить о качестве модели прогнозирования трудно; вывод о ее пригодности может быть сделан, если ее испытать в составе алгоритма, включающего модель прогнозирования цен и модель выбора инструментов при заданных ценах. Достигаемая прибыль, отнесенная к максимально возможной, определяет КПД алгоритма. По значению КПД алгоритма можно вынести суждение о его эффективности и, в частности, о том, следует ли дальше совершенствовать модель прогнозирования или можно удовлетвориться достигнутым.
В-третьих, предельные годовые выигрыши на сегментах финансового рынка могут быть приняты как объективные характеристики состояния этих сегментов и могут быть использованы для сравнения прибыльности сегментов, а также для выявления динамики прибыльности каждого сегмента.

Фондовый рынок как целое характеризуют индексами типа Доу–Джонса, Никкей, РТС и т.п. Эти индексы представляют собой суммы рыночных цен избранных компаний, т.е. суммы произведений текущих цен акций на их количества; индексы публикуются биржами после каждого торгового дня; интерес представляет не одно какое-то значение индекса, а его изменение на протяжении недели, месяца, года – одним словом, динамика индекса; если индекс растет, то говорят, что на фондовом рынке происходит оживление, падение индекса свидетельствует о неблагополучии на фондовом рынке. Вообще фондовые индексы имеют повышательную во времени тенденцию, потому что стоимости компаний увеличиваются, потому что владельцы компаний стремятся к расширению своего бизнеса, вкладывая средства в увеличение производственных фондов. Вторая действующая сторона на фондовом рынке – инвесторы могут оценивать адекватно, переоценивать или недооценивать реальную стоимость компаний и, соответственно, акции этих компаний. Так что при повышательной в целом тенденции фондовые индексы могут временами падать, свидетельствуя о падении покупательной способности или интереса инвесторов. Как следует из приведенного выше определения, фондовые индексы представляют собой суммы взвешенных цен акций и в этой своей сущности они небезупречны. Тем не менее, они сколько-то информативны. А для рынков валют, кредитов и депозитов аналогичных показателей вовсе нет.

Предельные выигрыши могут служить такими обобщенными показателями финансового рынка. Что же они характеризуют?

Чтобы с уверенностью и обстоятельностью отвечать на этот вопрос, надо иметь достаточно расчетов для разных лет; до того можно говорить только об общих свойствах финансового рынка, которые отражают предельные выигрыши.

Начнем с валютного рынка. Термин "валютный спекулянт" не существовал бы вместе с лицами, имеющими подобное звание, если бы все валютные курсы были постоянными во времени, и только их изменчивость обеспечивает ненулевые прибыль или убыток от конверсий валют. Максимальная прибыль, полученная на валютном рынке в течение календарного года, может быть принята за меру изменчивости валютных курсов или меру нестабильности валютного рынка. Движение во времени максимальной годовой валютной прибыли дает представление о стабилизации или дестабилизации валютного рынка в целом.

Облигации ГКО относятся к типу дисконтных ценных бумаг: облигация на первичных торгах продается по цене ниже номинала (на любых вторичных торгах ее цена также ниже номинала), а погашается по номинальной цене. Так что любой держатель ГКО в момент погашения получает прибыль, равную разности номинальной цены и цены, которую он заплатил в момент покупки. Инвестор-спекулянт может получить еще один вид прибыли (убытка): надо сегодня купить ту облигацию, цена на которую завтра возрастет, завтра ее продать и снова купить ту, цена на которую возрастет послезавтра; если такой инвестор угадает облигации, которые возрастают в наибольшее число раз, то он получит максимальную прибыль. Итак, максимальная прибыль на рынке ГКО складывается из прибыли, которую платит эмитент, продавая в день эмиссии облигации с дисконтом, а так же прибыли, которую оптимальному инвестору приносят инвесторы-неудачники, расстающиеся с облигациями, которые на завтра максимально увеличатся в цене; при этом инвесторы-неудачники могут не проиграть, потому что их потеря за счет второго фактора может компенсироваться приобретением за счет первого фактора. Вторая прибыль имеет причиной переменчивость или неплавность движения цен к их номинальным значениям, и это есть результат действия рыночных сил, плохо предсказуемых или вовсе непредсказуемых не только на рынке ГКО. Если принять, что размах колебаний цен пропорционален первоначальному дисконту и что вторая прибыль пропорциональна первой, то предельный выигрыш на рынке ГКО можно трактовать как меру щедрости эмитента ГКО. Уменьшение годового предельного выигрыша означает, что эмитент по сравнению с предшествующим периодом сократил первоначальные дисконты и, следовательно, уменьшил плату за заемные деньги.

Прибыль на фондовом рынке подобно предыдущему имеет две причины: первая – рост компаний и соответственно этому рост действительных стоимостей акций (иногда эти стоимости еще называют фундаментальными, потому что они определяются в результате так называемого фундаментального анализа фондового рынка), вторая причина – обусловленная действием рыночных сил переменчивость рыночных стоимостей акций. При том же, что и ранее, предположении относительно связанности одной и другой прибылей максимальный выигрыш на фондовом рынке можно трактовать как меру экономического роста страны, а точнее суммы тех компаний, которые были включены в оптимизационный анализ. Увеличение по сравнению с предыдущим максимального выигрыша должно говорить о положительных тенденциях в экономике, уменьшение – об обратном.

Наконец, о максимальном выигрыше на кредитном рынке. В макроэкономической теории вводится понятие равновесной кредитной ставки, которая определяется пересечением двух кривых: кривой спроса на деньги и кривой предложения денег. Первая кривая формируется всеми заемщиками страны; она такова, что чем выше кредитная ставка, тем ниже спрос на деньги. Предложение денег обеспечивает Центральный банк страны; обычно считают, что предлагаемая им денежная масса не зависит от кредитной ставки и поэтому в координатах "денежная масса – кредитная ставка" эта зависимость представляется прямой линией, параллельной оси "кредитная ставка". В распоряжении Центрального банка – три способа регулирования денежной массы:

1) изменение нормы резервирования по кредитам и нормы резервирования по депозитам (резервы должны делаться коммерческими банками);

2) продажа и покупка ликвидных ценных бумаг (скажем, ГКО);

3) предоставление коммерческим банкам так называемых рефинансовых кредитов.

Комбинируя эти способы, Центральный банк добивается требуемого уровня денежной массы, а по нему определяется равновесная кредитная ставка. Этой схемой объясняется механизм установления кредитной ставки, но схема весьма умозрительна: если объем денежной массы рассчитывается Центральным банком и публикуется им, то когда речь заходит о кредитной ставке, возникает вопрос: какая из многочисленных ставок на кредитном рынке соответствует макроэкономическому построению: ставки межбанковских кредитов на 1, 3, 7, 14, 30 дней, которые иногда различаются в 1,5 раза или ставки коммерческих кредитов, которые могут различаться еще более; и еще: к какой дате из анализируемого года относится эта ставка? Здесь предлагается рассчитывать предельный годовой выигрыш на рынке межбанковских кредитов и ставку, соответствующую этому выигрышу, соотносить с денежной массой в обращении.

И, наконец, в-четвертых, оптимизационная постановка приводит к оптимальному решению, а много рассчитанных и исследованных оптимальных решений дают почву для общих выводов о структуре "оптимального", что само по себе интересно и может быть практически полезно.


Об авторе
top
photoИванов Юрий Николаевич
Доктор физико-математических наук, профессор, главный научный сотрудник Института системного анализа РАН. Заслуженный деятель науки Российской Федерации, заслуженный профессор Московского физико-технического института (МФТИ).

Один из ведущих специалистов по теории и методам оптимизации, теоретической экономике и их приложениям к механике космического полета и управлению экономическими объектами. Опубликовал 5 монографий и более 110 статей, многие из которых переведены на английский язык и изданы за рубежом.