Реферат: Методика стохастического экономического анализа

Содержание

 TOC o «1-3» h z u Содержание. PAGEREF _Toc58127894 h 1

Введение. PAGEREF _Toc58127895 h 2

1.   Общиесведения. PAGEREF _Toc58127896 h 3

1.1     Необходимыеусловия применения корреляционного анализа.PAGEREF _Toc58127897 h 3

1.2     Применениекорреляционного анализа позволяет решить следующие задачи:PAGEREF _Toc58127898 h 3

2    Методикастохастического анализа. PAGEREF_Toc58127899 h 4

2.1     Расчетныеформулы… PAGEREF _Toc58127900 h 4

2.2     Видыстохастиков и правила работы… PAGEREF _Toc58127901 h 4

2.3     Дивергенция/конвергенция. PAGEREF _Toc58127902 h 6

Литература. PAGEREF _Toc58127903 h 9


Введение

На практике далеко не все экономические явления и процессыможно свести к функциональным зависимостям, когда величине факторногопоказателя соответствует единственная величина результативного показателя.
 Чаще в экономических исследованияхвстречаются стохастические зависимости, которые отличаются приблизительностью,неопределенностью. Они проявляются только в среднем по значительному количествуобъектов (наблюдений). Здесь каждой величине факторного показателя (аргумента)может соответствовать несколько значений результативного показателя (функции).Например, увеличение фондовооруженности труда рабочихдает разный прирост производительности труда на разных предприятиях даже приочень выровненных прочих условиях. Это объясняется тем, что все факторы, откоторых зависит производительность труда, действуют в комплексе, взаимосвязано.В зависимости от того, насколько оптимально сочетаются разные факторы, будетнеодинаковой степень воздействия каждого из них на величину результативногопоказателя.
  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.

<span Arial",«sans-serif»;mso-fareast-font-family: «Times New Roman»;mso-font-kerning:16.0pt;mso-ansi-language:RU;mso-fareast-language: RU;mso-bidi-language:AR-SA">
1.<span Times New Roman"">  1.1<span Times New Roman"">      Необходимые условия применения корреляционногоанализа.

1.1.1<span Times New Roman"">       

1.1.2<span Times New Roman"">       

1.2<span Times New Roman"">             Применениекорреляционного анализа позволяет решить следующие задачи:


1.2.1    определить изменениерезультативного показателя под воздействием одного или нескольких факторов (вабсолютном измерении), это значит, определить, на сколько единиц изменяетсявеличина результативного показателя при изменении факторного на единицу;
1.2.2    установить относительную степеньзависимости результативного показателя 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.


<span Times New Roman",«serif»;mso-fareast-font-family: «Times New Roman»;mso-ansi-language:RU;mso-fareast-language:RU;mso-bidi-language: AR-SA">

2<span Times New Roman"">    Методика стохастического анализа

2.1<span Times New Roman"">      

Важнейшим осциллятором, заранее предсказывающим разворот тренда сбольшой точностью, является стохастик (stoch), разработанный Дж. Лейном(George С. Lane) около двухдесятков лет назад. Достоинством стохастика являетсято, что и скользящая средняя (с периодом 5), построенная на базе stoch, уверенно предсказы­вает поворотные моменты.

Стохастик анализирует расположение ценызакрытия бара относитель­но выделенного временного интервала. Наиболеераспространенный период расчета stoch являетсяинтервал, включающий пять баров. Значения этого осциллятора (%К) определяют последующей 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 болееупрощенной 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.

2.2<span Times New Roman"">       стохастикови правила работы

Наиболее удобным на финансовом рынке с относитель­но большой волатильностью является так называемый медленный стохастик (sstoch), использованиекоторого позволяет отсекать большинство ложных сигналов. В сочетании справильно подобранной скользящей средней (я рекомендую mАс порядком 5) этот осциллятор вносит огромный вклад в анализ рынка. Путиисследования sstoch примерно те же, что и длятрендовых индикаторов, рассмотренных выше:

-  если стохастик пересекает своюскользящую среднюю снизу вверх, то это сигнал к покупке;

-  если же стохастик пересекает своюскользящую среднюю сверху вниз, то это сигнал к продаже;

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

Направление движения sstoch и егоскользящей средней показывают динамику тенденции.

Из графика видно, что у стохастикагоризонтальными штриховыми линиями на уровне 80% и 20% выделены особые области,которые получили названия зон перекупленности (выше80%) и перепроданности (ниже 20%). Если сигналы стохастика и его скользящей средней подаются из этихобластей, то они считаются гораздо значимее. Анализ этих областей заслуживаетбольшего внимания.

Часто задают вопрос: «Какие параметры стохастиканужно ввести в компьютерную программу, чтобы оптимизировать его индика­цию».Однозначного ответа не существует. Это в первую очередь зависит от состоянияВашего рынка (длительности эффекта дальнодействия), атакже как от самой компьютерной программы, которую Вы используете, так и отВашей торговой тактики (временные интервалы, на которых Вы работаете, планируемаядлительность пребывания на рынке и проч.). Обычно (по литературным данным)предлагается использовать 9 или 13 баров для построения кривых стохастика. Какой период из этих двух окажется болееправильным — невозможно однозначно оценить. Общий принцип выбора периода стохастика примерно следующий: так как кривая Stoch время от времени показывает зоны экстремума(чередования максимумов и мини­мумов), то можно просто посчитать среднее числобаров, которое соот­ветствует временному расстоянию между соседними минимумами(или максимумами, если они вырисовываются более четко и определенно), разделитьполученное число пополам — это и будет, приблизительно, Ваш период. Тем неменее, George  С. Laneдает в этом ключе 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 этих графиков будет рабочим. Если Вы занимаетесь инвестированиемдолгосрочных проектов, выберите в ка­честве рабочего интервала daily, если же работаете в качестве дэй-трейдера,то выбирайте 3-минутную развертку.     

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. Затемподкорректируйте этот период в зависимости от того, какой стохастикВы хотите исполь­зовать (быстрый или медленный) и какова волатильностьрынка. Критерием правильности такой корректировки служит большая однозначностьи простота в интерпретации подаваемых кривой стохастикасигналов.

Используйте меньший период стохастикатолько в исключитель­ных случаях: если Вы на перепутье в принятии решения. Еслиже Вы определились с рынком, немедленно вернитесь к Вашему оптимальному стохастику. Это поможет Вам удержаться в тренде и получатьприбыль столько, сколько возможно.

<img src="/cache/referats/15897/image001.gif" v:shapes="_x0000_i1025">

2.3<span Times New Roman"">      

Если вернуться к графику, то видно, что очень сильные сигналы стохастика — это медвежье расхождение (прямая АВ инаправление бы­чьего тренда), свидетельствующая об ослаблении силы быков иросте влияния медведей, и бычье схождение (прямая CD и направление мед­вежьеготренда), показывающее рост силы быков и ослабление медведей. Остановимся на нихподробнее.

Далее показан график курса USD/JPY 300 min,60 min, а под ним — кривые Sstoch.Видим, что на рынке господствуют быки. Когда курсом была сформирована перваявершина 18.02.00 г., затем последовал откат, после чего рынок вновь пошел вверхи максимум второй вершины был зафиксирован 21.02.00 г. выше уровня первогопика, казалось, что на рынке полностью доминируют быки. Первой ценовой вершинесоот­ветствует максимум кривой %D медленного стохастикас численным значением, равным 91. Второму ценовому максимуму такжесоответствует пик кривой %D с численным значением 84, меньшим первой вершины стохастика. Да и из рисунка видно, что вторая вершинакривой %D заметно ниже первой. Если теперь обозначенные вершины курса цены икривой %D соединить соответственно прямыми линиями со стрелками, указывающиминаправление движения каждой кривой (курса вверх, а стохастикавниз), то мы получим две расходящиеся стрелки. Такой сигнал называют медвежьейдивергенцией или медвежьим расхождением. Возникновение сигнала медвежьейдивергенции означает, что на рынке может наступить перелом бычьей тенденции намедвежью.

<img src="/cache/referats/15897/image003.jpg" v:shapes="_x0000_i1026">

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 стохастика соединить прямыми линиями со стрелками,указывающими направление движения каждой кривой (курса вниз, а стохастика вверх), то мы получим две сходящиеся стрелки.Такой сигнал называют бычьей конвергенцией или ничьим схождением. Возникновениесигнала бычьей конвергенции означает, что на рынке может наступить переломмедвежьей 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). Этосчитается нормальным явлением и только при таком пересечении сигналы диверген­ции/конвергенцииможно считать истинными.

Классический сигнал дивергенции представлен на следующем графике.Вторая вершина стохастика расположена ниже первой,тем самым, показывая сигнал медвежьего расхождения. Однако третья вершинасформировалась ниже первой, но выше второй. Проведенные прямые линии (как видноin рисунка) подают сначала сигнал расхождения (прямаямежду первой и второй вершинами стохастика инаправление тренда), затем схождения (прямая между второй и третьей вершинами стохастика и направление тренда). Тем не менее, прямая,проведенная между первой и третьей вершинами кривой %D и направление трендачетко показывают на дивергенцию, и именно этот сигнал и сработал в данномслучае. Проведен­ный статистический анализ классического сигнала дивергенции наразлич­ных сегментах финансового рынка показал, что, как правило, для хоро­шегосигнала дивергенции необходимо, чтобы третья вершина располага­юсь в областизначений между первой и второй вершинами. На мой взгляд, главное здесь еще и втом, чтобы третья вершина не сформировалась выше первой.

<img src="/cache/referats/15897/image004.jpg" v:shapes="_x0000_i1027">

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

<span Times New Roman",«serif»;mso-fareast-font-family: «Times New Roman»;mso-ansi-language:RU;mso-fareast-language:RU;mso-bidi-language: AR-SA">

Литература

1. Баканов, Михаил Иванович, Шеремет, АнатолийДанилович. Теория экономического анализа: Учеб. для студентов экон.спец.-4-еизд., доп и перераб.-М.: Финансыи статистика,1997.-416 с.: ил.
 
2. Ришар, Жак. Аудит и анализ хозяйственнойдеятельности предприятия / Пер.с фр., под ред. Л.П. Белых. — М.: Аудит,1997. —376 с.: ил.
 
3. Савицкая, Глафира Викентьевна.Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учеб. пособие для студентоввузов, обуч. по экон. спец.и направлениям.-2-е изд., перераб., доп.— М.; Минск: ИП"Экоперспектива",1998.— 498 с.: ил.

еще рефераты
Еще работы по экономико-математическому моделированию