Реферат: Методика стохастического экономического анализа

Содержание. 1

Введение. 2

1.   Общие сведения. 3

1.1     Необходимые условияприменения корреляционного анализа. 3

1.2     Применениекорреляционного анализа позволяет решить следующие задачи: 3

2    Методика стохастическогоанализа. 4

2.1     Расчетные формулы… 4

2.2     Виды стохастиков и правилаработы… 4

2.3     Дивергенция/конвергенция. 6

Литература. 9

На практике далеко не все экономические явления и процессыможно свести к функциональным зависимостям, когда величине факторногопоказателя соответствует единственная величина результативного показателя.
 Чаще в экономических исследованиях встречаются стохастические зависимости,которые отличаются приблизительностью, неопределенностью. Они проявляютсятолько в среднем по значительному количеству объектов (наблюдений). Здеськаждой величине факторного показателя (аргумента) может соответствоватьнесколько значений результативного показателя (функции). Например, увеличениефондовооруженности труда рабочих дает разный прирост производительности трудана разных предприятиях даже при очень выровненных прочих условиях. Этообъясняется тем, что все факторы, от которых зависит производительность труда,действуют в комплексе, взаимосвязано. В зависимости от того, насколькооптимально сочетаются разные факторы, будет неодинаковой степень воздействиякаждого из них на величину результативного показателя.
  Взаимосвязь между исследуемыми факторами и результативным показателемпроявится, если взять для исследования большое количество наблюдений (объектов)и сравнить их значения. Тогда в соответствии с законом больших чисел влияниедругих факторов на результативный показатель сглаживается, нейтрализуется. Этодает возможность установить связь, соотношения между изучаемыми явлениями.
  Значит, корреляционная (стохастическая) связь — это неполная,вероятностная зависимость между показателями, которая проявляется только вмассе наблюдений. Отличают парную и множественную корреляцию.
  Парная корреляция — это связь между двумя показателями, один из которыхявляется факторным, а другой — результативным. Множественная корреляциявозникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем.
  Для исследования стохастических соотношений используются следующиеспособы экономического анализа: сравнение параллельных и динамических рядов,аналитические группировки, графики. Однако они позволяют выявить только общийхарактер и направление связи. Основная же задача факторного анализа — определить степень влияния каждого фактора на уровень результативногопоказателя. Для этой цели применяются способы корреляционного, дисперсионного,компонентного, современного многомерного факторного анализа и т.д.
  Наиболее широкое применение в экономических исследованиях нашли приемыкорреляционного анализа, которые позволяют количественно выразить взаимосвязьмежду показателями.

1.1.1    Наличие достаточно большого количества наблюдений о величине исследуемыхфакторных и результативных показателей (в динамике или за текущий год посовокупности однородных объектов).

1.1.2    Исследуемые факторы должны иметь количественное измерение и отражение втех или иных источниках информации.

1.2       Применение корреляционногоанализа позволяет решить следующие задачи:

1.2.1    определить изменение результативного показателя под воздействиемодного или нескольких факторов (в абсолютном измерении), это значит,определить, на сколько единиц изменяется величина результативного показателяпри изменении факторного на единицу;
1.2.2    установить относительную степень зависимости результативногопоказателя от каждого фактора.

  Исследование корреляционных соотношений имеет огромное значение ванализе хозяйственной деятельности. Это проявляется в том, что значительноуглубляется факторный анализ, устанавливаются место и роль каждого фактора вформировании уровня исследуемых показателей, углубляются знания об изучаемыхявлениях, определяются закономерности их развития и как итог — точнееобосновываются планы и управленческие решения, более объективно оцениваютсяитоги деятельности предприятий и более полно определяются внутрихозяйственныерезервы.
 
1.3 Использование способов парнойкорреляции для изучения стохастических зависимостей
Одной из основных задач корреляционного анализа является определение влиянияфакторов на величину результативного показателя (в абсолютном измерении). Длярешения этой задачи подбирается соответствующий тип математического уравнения,которое наилучшим образом отражает характер изучаемой связи (прямолинейной,криволинейной и т.д.). Это играет важную роль в корреляционном анализе, потомучто от правильного выбора уравнения регрессии зависит ход решения задачи ирезультаты расчетов.
  Обоснование уравнения связи делается с помощью сопоставленияпараллельных рядов, группировки данных и линейных графиков. Размещение точек награфике покажет, какая зависимость образовалась между изучаемыми показателями;прямолинейная или криволинейная.

2   Методика стохастического анализа

Важнейшим осциллятором, заранее предсказывающим разворот тренда сбольшой точностью, является стохастик (stoch), разработанный Дж. Лейном (GeorgeС. Lane) около двух десятков лет назад. Достоинством стохастика является то,что и скользящая средняя (с периодом 5), построенная на базе stoch, увереннопредсказы­вает поворотные моменты.

Стохастик анализирует расположение цены закрытия бара относитель­новыделенного временного интервала. Наиболее распространенный период расчетаstoch является интервал, включающий пять баров. Значения этого осциллятора (%К)определяют по следующей формуле:

%К =  100  х  ((Р — 15)/(Н5 — 15)),

где Р — текущая цена закрытия бара,

L5 — минимальная пена закрытия на последних пяти барах,

Н5 — максимальная цена закрытия на этих же барах.

Часто стохастик рассчитывают по более упрощенной схеме:

%D =  100  х  Н3/L3,

где H3 — трехдневная сумма (Р — L5),

L3 — трехдневная сумма (H5 — L5).

Очевидно, что рассчитанная таким способом кривая %D являетсясглаженной кривой %К, причем последняя из указанных двух является болеебыстрой.

Наиболее удобным на финансовом рынке с относитель­но большойволатильностью является так называемый медленный стохастик (sstoch),использование которого позволяет отсекать большинство ложных сигналов. Всочетании с правильно подобранной скользящей средней (я рекомендую mА спорядком 5) этот осциллятор вносит огромный вклад в анализ рынка. Путиисследования sstoch примерно те же, что и для трендовых индикаторов,рассмотренных выше:

-  если стохастик пересекает свою скользящую среднюю снизувверх, то это сигнал к покупке;

-  если же стохастик пересекает свою скользящую среднюю сверхувниз, то это сигнал к продаже;

-  если сигналы стохастика и его скользящей средней противоречи­вы,то лучше оставаться вне рынка;

Направление движения sstoch и его скользящей средней показываютдинамику тенденции.

Из графика видно, что у стохастика горизонтальными штриховымилиниями на уровне 80% и 20% выделены особые области, которые получили названиязон перекупленности (выше 80%) и перепроданности (ниже 20%). Если сигналыстохастика и его скользящей средней подаются из этих областей, то они считаютсягораздо значимее. Анализ этих областей заслуживает большего внимания.

Часто задают вопрос: «Какие параметры стохастика нужно ввести вкомпьютерную программу, чтобы оптимизировать его индика­цию». Однозначногоответа не существует. Это в первую очередь зависит от состояния Вашего рынка(длительности эффекта дальнодействия), а также как от самой компьютернойпрограммы, которую Вы используете, так и от Вашей торговой тактики (временныеинтервалы, на которых Вы работаете, планируемая длительность пребывания нарынке и проч.). Обычно (по литературным данным) предлагается использовать 9 или13 баров для построения кривых стохастика. Какой период из этих двух окажетсяболее правильным — невозможно однозначно оценить. Общий принцип выбора периодастохастика примерно следующий: так как кривая Stoch время от времени показываетзоны экстремума (чередования максимумов и мини­мумов), то можно простопосчитать среднее число баров, которое соот­ветствует временному расстояниюмежду соседними минимумами (или максимумами, если они вырисовываются болеечетко и определенно), разделить полученное число пополам — это и будет,приблизительно, Ваш период. Тем не менее, George  С. Lane дает в этомключе следующие рекомендации для выбора правильного периода:   

Изучите каждый из графиков цены вашего актива на временных  развертках3-мин., 5-мин., 15-мин, daily, weekly, monthly. Onpeделитесь, какой из этихграфиков будет рабочим. Если Вы занимаетесь инвестированием долгосрочныхпроектов, выберите в ка­честве рабочего интервала daily, если же работаете вкачестве дэй-трейдера, то выбирайте 3-минутнуюразвертку.   

На  рабочем  графике  зависимости курса  от  времени  выделите примерные ценовые циклы,вычислите средне арифметический период нескольких произвольно взятых циклов.   

Используйте 50% от полученного в предыдущем пункте числа какстартовый период Вашего стохастика. Затем подкорректируйте этот период взависимости от того, какой стохастик Вы хотите исполь­зовать (быстрый или медленный)и какова волатильность рынка. Критерием правильности такой корректировки служитбольшая однозначность и простота в интерпретации подаваемых кривой стохастикасигналов.

Используйте меньший период стохастика только в исключитель­ныхслучаях: если Вы на перепутье в принятии решения. Если же Вы определились срынком, немедленно вернитесь к Вашему оптимальному стохастику. Это поможет Вамудержаться в тренде и получать прибыль столько, сколько возможно.

/>

Если вернуться к графику, то видно, что очень сильные сигналыстохастика — это медвежье расхождение (прямая АВ и направление бы­чьеготренда), свидетельствующая об ослаблении силы быков и росте влияния медведей, ибычье схождение (прямая CD и направление мед­вежьего тренда), показывающее ростсилы быков и ослабление медведей. Остановимся на них подробнее.

Далее показан график курса USD/JPY 300 min, 60 min, а под ним —кривые Sstoch. Видим, что на рынке господствуют быки. Когда курсом быласформирована первая вершина 18.02.00 г., затем последовал откат, после чегорынок вновь пошел вверх и максимум второй вершины был зафиксирован 21.02.00 г.выше уровня первого пика, казалось, что на рынке полностью доминируют быки.Первой ценовой вершине соот­ветствует максимум кривой %D медленного стохастикас численным значением, равным 91. Второму ценовому максимуму такжесоответствует пик кривой %D с численным значением 84, меньшим первой вершиныстохастика. Да и из рисунка видно, что вторая вершина кривой %D заметно нижепервой. Если теперь обозначенные вершины курса цены и кривой %D соединитьсоответственно прямыми линиями со стрелками, указывающими направление движениякаждой кривой (курса вверх, а стохастика вниз), то мы получим две расходящиесястрелки. Такой сигнал называют медвежьей дивергенцией или медвежьимрасхождением. Возникновение сигнала медвежьей дивергенции означает, что нарынке может наступить перелом бычьей тенденции на медвежью.

/>

На этом же графике на развертке 60 минут приведена медвежьятенденция. Видно, что на медвежьем тренде сформированы два минимума цены,причем правая низина оказалась глубже предыдущей, что может свидетельствовать онарастающей силе медведей и их полном контроле рынка. Каждому ценовому минимумусоответствуют минимумы кривой %D, однако в этом случае правый минимум оказалсявыше левого. Если теперь также обозначенные низины курса и кривой стохастикасоединить прямыми линиями со стрелками, указывающими направление движениякаждой кривой (курса вниз, а стохастика вверх), то мы получим две сходящиесястрелки. Такой сигнал называют бычьей конвергенцией или ничьим схождением.Возникновение сигнала бычьей конвергенции означает, что на рынке можетнаступить перелом медвежьей тенденции на бычью.

Особо нужно обратить Ваше внимание на такой нюанс: как видно изпредставленного выше графика в обоих случаях наблюдается правостороннеепересечение (относительно экстремума кривой %D) более быстрой кривой (%Кстохастика относительно медленную кривую %D). Это считается нормальным явлениеми только при таком пересечении сигналы диверген­ции/конвергенции можно считатьистинными.

Классический сигнал дивергенции представлен на следующем графике.Вторая вершина стохастика расположена ниже первой, тем самым, показывая сигналмедвежьего расхождения. Однако третья вершина сформировалась ниже первой, новыше второй. Проведенные прямые линии (как видно in рисунка) подают сначаласигнал расхождения (прямая между первой и второй вершинами стохастика инаправление тренда), затем схождения (прямая между второй и третьей вершинамистохастика и направление тренда). Тем не менее, прямая, проведенная междупервой и третьей вершинами кривой %D и направление тренда четко показывают надивергенцию, и именно этот сигнал и сработал в данном случае. Проведен­ныйстатистический анализ классического сигнала дивергенции на различ­ных сегментахфинансового рынка показал, что, как правило, для хоро­шего сигнала дивергенциинеобходимо, чтобы третья вершина располага­юсь в области значений между первойи второй вершинами. На мой взгляд, главное здесь еще и в том, чтобы третьявершина не сформировалась выше первой.

/>

То же самое, но с точностью наоборот, можно говорить и о сигналеконвергенции. Об этом осцилляторе можно писать очень много. И о немдействительно написано много работ.

Знание и понимание этого осциллятора необходимо для успешногосуществования на финансовом рынке

Литература

1. Баканов, Михаил Иванович, Шеремет, Анатолий Данилович. Теория экономическогоанализа: Учеб. для студентов экон.спец.-4-е изд., доп и перераб.-М.: Финансы истатистика,1997.-416 с.: ил.
 
2. Ришар, Жак. Аудит и анализ хозяйственной деятельности предприятия / Пер.сфр., под ред. Л.П. Белых. — М.: Аудит,1997. — 376 с.: ил.
 
3. Савицкая, Глафира Викентьевна. Анализ хозяйственной деятельностипредприятия: Учеб. пособие для студентов вузов, обуч. по экон. спец. инаправлениям.-2-е изд., перераб., доп.— М.;Минск: ИП«Экоперспектива»,1998. — 498 с.: ил.