Фондовая биржа: её роль, основные участники и сделки

Но в день ликвидации сделки положение складывается так, что по одной и той же ценной бумаге продавцы и покупатели желают перенести свою позицию:

• Если количество ценных бумаг, предназначенных для репорта (не приобретения) больше числа позаимствованных ценных бумаг (не поставленных), то необходимо найти держателя капиталов, обеспечивающего покупателя средствами, что позволит ему перенести свою позицию на следующую ликвидацию сделки. При этом платится процент за репорт. Ставка процента колеблется в каждом случае в зависимости от размера позиций, намечаемых для репорта, и от объема средств,  которые могут быть направлены на репорт.
• Если количество ценных бумаг, намечаемых для репорта меньше числа позаимствованных бумаг (депорт), то продавцы должны найти держателей ценных бумаг, которые согласились бы поставить им недостающие бумаги, позволив тем самым перенести свою позицию до следующей ликвидации сделки.
• Если число ценных бумаг, предназначенных для репорта, равно количеству позаимствованных бумаг, то не надо оплачивать ни репорт, ни депорт. Т.е. репорт осуществляется по паритету.

Твердые сделки – операции, когда клиент обязан закрыть позиции в день следующего расчета по необходимости, используя описанный выше механизм репорта.

В отличие от рынка  сделок за наличные, клиент не может  по своему усмотрению устанавливать количество ценных бумаг для продажи или для покупки. В официальном перечне для каждого вида ценных бумаг устанавливается минимальное их количество (т.е. заказ может содержать только это количество или число кратное ему).

Существуют некоторые особенности по сроку, в течение которого действует заказ о твердой сделке:

1. по общему правилу они действительны до даты текущей ликвидации сделки, т.е. текущего расчета;
2. исключение: заказы, переданные с 3-го заседания биржи, предшествующего текущему расчету и не выполненные в ходе него, по просьбе лица, выдавшего заказ, могут оставаться в силе до следующего расчета;
3. участник сделки в любое время может ограничить срок действия своего заказа более ранней датой;
4. исключение: заказы на куплю-продажу по первому и последнему курсу действительны только в течение одного заседания биржи.

Для назначения курса по сделкам  на срок используются те же требования, как и по сделкам за наличный расчет.

Условные сделки: сделки с премией, стеллажные сделки, двойной опцион, рынки опционов.

Сделки  с премией – операции, которые позволяют только покупателям выполнить свой договор в день расчетов, либо расторгнуть его, оплачивая продавцу неустойку (премию), установленную заранее. Решение принимается накануне ликвидации сделки, называемой днем расчетов по сделкам с премией. Преимущество, предоставляемое покупателю для продавца компенсируется более благоприятным курсом (продавец проводит операцию по более высокому курсу, осуществляя продажу с премией).

В отличие от твердых  сделок, совершаемых только до текущего расчета, сделки с премией могут заключаться для одного расчета из трех, следующих после получения заказа, т.е. для текущего расчета и двух последующих.

Стеллажные  сделки. По этой сделке при наступлении срока платежа покупатель имеет право выступать либо в роли продавца, либо в роли покупателя – все зависит от количества ценных бумаг.

Стеллажная сделка включает двойную цену, и клиент стоит перед  выбором: покупки по наиболее низкому  курсу, либо продажи по наиболее высокому. Например, покупатель по сделке 450/490 имеет право при наступлении срока быть покупателем по курсу 490 или продавцом по курсу 450. Если его оппонент выступает в роли покупателя, то он будет продавать ценные бумаги по курсу 490, что стоит меньше 490; если же его оппонент выступает в роли продавца, то он будет покупать ценные бумаги по 450, что стоит больше. Таким образом, он выигрывает на разнице.

Двойной опцион можно проанализировать по двум элементам:

1. твердому заказу на покупку определенного количества ценных бумаг;
2. условному заказу на то же количество ценных бумаг.

В день платежа покупатель имеет  право приобрести или отказаться от опциона, который он относит на условную часть операции. В случае отказа он не оплачивает неустойку, но зато проводит оплату по твердой цене по более высокому курсу, нежели рыночный.

Рынки с  опционом. – условные рынки. На которых один из участников сделки – покупатель опциона – сохраняет за собой право заключить или отказаться от соглашения путем уплаты определенной суммы денег (сумма опциона).  Цена опциона свободно обсуждается участниками сделки. Стоимость ценной бумаги – это обязательный курс, который котируется в этот день на срочном рынке (твердые сделки).

Существует два  вида договоров: опцион покупателя (сделка с предварительной премией) и опцион продавца (сделка с обратной премией).

Особые реквизиты  заказов на рынках с опционами:

• характер договора – обязательно указывается какой это опцион: продавца или покупателя;
• направление сделки – в какой роли будет выступать лицо: в роли продавца или в роли покупателя;
• срок платежа (предел): максимальный заказ может касаться девяти расчетов, включая текущий расчет, а покупатель может использовать свое право опциона не заходя за рамки установленного предела;
• курс назначается по тем же правилам, что и для заказов на твердые сделки. ¹

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ГЛАВА 2 Анализ современного состояния фондовой биржи

2.1 Оценка деятельности  фондовой биржи на рынке ценных  бумаг (на примере ММВБ)

 

Анализ динамики ММВБ в меньшей степени подвержен  кризисному падению в отличие  от рынков РТС.

В последние несколько десятилетий методическая часть проблемы прогнозирования была существенно усовершенствована. С началом массового распространения компьютеров началось и широкое использование данных методик в экономической практике. Однако применение компьютерной техники и усовершенствование методик не решает задачи оценки адекватности полученных результатов и их интерпретации. Именно эти проблемы наиболее важны с точки зрения оценки эффективности полученных прогнозных значений.

Акции зависит от влияния многих факторов. Важнейшие из них — величина спроса и соответственно предложения данных акций, размер дивидендов по ним, величина банковского процента. На курс акции могут оказывать влияние и косвенные факторы - те, которые определят спрос и предложение. Например, спрос на ценные бумаги нефтяных компаний обусловлен прежде всего ценой на углеводороды на мировом рынке.

Наличие зависимостей между курсом акций и экономическими показателями, которые его определяют, свидетельствует о процессах кросс корреляции между временными рядами данных, составленных из значений этих показателей. Этот факт заставляет прибегнуть к корреляционному анализу, что дает возможность выявить существенные периодические зависимости и их задержки внутри одного или нескольких процессов.

Одна из проблем, возникающих при начале анализа многих динамических рядов курсов акций, заключается в том, что не каждый день определяется их цена и временной ряд содержит так называемые «дыры». В итоге это приводит к неравномерному распределению членов ряда и ставит под сомнение либо примененные методы анализа временных рядов, либо трактовку полученных результатов. У этой проблемы существуют многочисленные методы решения.

Первый метод - это заполнение пропущенных значений временного ряда данными, определенными исследователем самостоятельно или наугад. Подразумевается, что пропущенные данные будут заполнены значениями близкими к соседним показателям.

Второй метод - нахождение пропущенных значений либо путем вычисления среднего арифметического соседних значений, либо методом скользящего среднего в различных его модификациях.

Третий метод – использование сплайн-интерполяции для восстановления пропущенных значений. Данный способ особенно полезен, когда пропущено более одного значения ряда. Выбор модели сплайна зависит от поведения ряда и выполнения необходимых условий применимости теории сплайнов.

Отдельной проблемой могут стать либо наличие случайной компоненты временного ряда, либо негативные последствия автокорреляции. Для выявления первого случая используют различные фильтры (экспоненциальное сглаживание, усреднение ординат через пробный период и др.), для второго - статистику Дурбина-Уотсона, которая показывает наличие процессов автокорреляции.

Применяя фильтры, следует обратить внимание на тот факт, что они позволяют убрать влияние высокочастотных составляющих временного ряда, но в то же время оказывают влияние на смещение оценок и делают более сложным процесс интерпретации полученных результатов. В свою очередь выбор фильтра требует методологического обоснования не только его необходимости, но и его математической модели.

Для прогнозирования курсов акций было решено использовать типовую схему анализа временных рядов, изложенную выше. Кроме того, отдельно необходимо описать процесс, который порождает временной ряд значений курсов акций. С этой целью использовалась идеология метода периодограммного анализа. Данный метод предполагает аппроксимацию эмпирического ряда данных тригонометрической функцией по критерию минимума среднего квадратического отклонения.

Аппроксимирующая функция будет иметь следующий вид:

фондовый бный

H (t₁) = C₀ + C_cos(2π/T – φ)      (1)

 

Сумма квадратов отклонений эмпирического ряда от аппроксимирующей функции

 

R(C₀, A, B, T) = ∑ (x₁ – C₀ – A_cos (2π/T) t₁ – B_sin (2π/T) t1)2   (2)

 

будет зависеть от 4 переменных: C₀, A, B, T. Условием наилучшей аппроксимации будет минимальное значение многочлена Я СС_№ А, В, Т). Для его нахождения необходимо исследовать данный многочлен как функцию от многих переменных на экстремум. Получив значения (C₀, A, B, T), найдем амплитуду и начальную фазу колебания, представленного в виде

 

C_j = A²_j + B²_j · φ_j = - arctg (B_j/A_j)     (3)

 

Критерием качества аппроксимации будет величина

 

Y_j = 1 – RSS_j/GSS (4)

 

где RSS_j - остаточная сумма квадратов отклонения эмпирического ряда от среднего значения

RSS_j = Σ (x₁ – C_0j – A _j cos(2π/T _j) t _j – B _j sin(2π/T _j) t _j)2   (5)

 

GSS - общая сумма квадратов отклонения эмпирического ряда от среднего значения.

При этом данная величина будет отражать мощность периодической компоненты с периодом, а функция будет являться периодограммой исследуемого процесса. Упомянутые нами методы интегралов Стокса и Бюй-Балло применяются лишь как методы определения глобального периода Т исследуемого процесса и оценки его мощности.

Описанный выше метод периодограммного анализа, хотя частично и основывается на разложении Фурье, однако не использует его. Следует отметить, что применять разложение Фурье для исследования рядов экономических показателей не всегда корректно. Это обусловлено тем, что количество измерений не стремится к бесконечности и функция, описывающая детерминированную составляющую временного ряда, не соответствует условиям Дирихле. Как следствие - процесс исследования не кончается во времени.

Перечисленные расчеты проводились с помощью специально написанной программы на языке Object Pascal в среде Delphi 5.0. Это позволило существенно упростить трудоемкую процедуру расчетов.

Непосредственная апробация созданной программы и разработанной методики осуществлялась на данных курса акций компании ОАО «ЛУКОЙЛ» за период с 11 января 2005 г. по 11 декабря 2006 г. При этом была поставлена задача спрогнозировать динамику курса данных акций на 14 значений вперед и сравнить полученные результаты с фактическими. Пропущенные данные было решено заполнить методом скользящего среднего с окном скольжения, равным 3 дням.

В целом динамика курса акций за выбранный период характеризуется существенным ростом. Линейный тренд имеет положительный угол наклона, а коэффициент детерминации (как квадрат коэффициента парной корреляции) равен 84,07%, что достаточно точно характеризует общую тенденцию.

Рост значения цены может быть вызван многими факторами. В данном случае он был обусловлен прежде всего ростом цен на нефть и нефтепродукты, увеличением объемов их добычи, финансовой политикой руководства ОАО «ЛУКОЙЛ».

В результате сложился благоприятный инвестиционный климат по отношению к акциям компании, вызвав повышение спроса и его преобладание над предложением, что не замедлило сказаться на повышении цены акций.

Исследуя данный ряд на наличие в нем периодических компонент, разложим его на 1 и 9 гармонических составляющих. При этом полученный результат при 9 гармониках имеет коэффициент детерминации 98,5%, что на 3,6% больше, чем при разложении с 1 гармоникой (94,9%). Однако при использовании 9 гармоник появляется нежелательный эффект Слуцкого-Юла, что делает математическую модель практически непригодной для прогнозирования из-за неправильности оценки значения глобального периода процесса. Применение фильтрации методом экспоненциального сглаживания или скользящего среднего с окном скольжения, равным 5 дням, показало, что это смещает общую оценку спектральной плотности. Прогнозированные результаты могут существенно отличаться от фактических. Таким образом, использование данных методик в конкретном случае нерационально.