Тел.факс: +7(831)437-66-01
Факторинг  Анализ финансовых западных рынков 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 [ 71 ] 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92

реагируют на информацию однородно, но поступление информации прерывисто. Эта теория сохраняет предположение о независимости, которое столь важно для ЕМН, но признает, что форма частотного распределения прибыли и разрывы в струк1уре ценообразования слишком серьезны, чтобы их можно бьшо отклонить как выбросы. И все же, обе теории игнорируют один факт; люди не принимают решения таким образом.

Как мы видели в Главе 4, определенная порция информации не обязательно важна для инвесторов на каждом инвестиционном горизонте. Когда важная порция информации имеет очевидные последствия, рьшок может вьшести быстрое суждение, и часто так и происходит. Недавним примером бьшо объявление компанией Филипп Моррис о снижении цены на ее сигареты Мальборо . Большинство аналитиков сразу знало, как это повлияет на доходы. При открытии биржи цена соответствовала тому уровню (50 долларов за акцию) и позднее осталась в пределах того же уровня.

Другую информацию не так легко оценить, особенно если данные являются шумными. Шум может быть вызван либо волатильностью в определенном показателе по структурным причинам, либо проблемами измерения. Оба фактора способствуют тому, что рьшок неспособен однородно оценивать информацию.

Существует и другая возможность: новая информация может способе! вовать повышению неуверенности, а не увеличению знания. Вообще, экономисты считают новую информацию позитивным проявлением. Новая информация увеличивает знание о текущих условиях и облегчает суждение о будущем. Наше увеличившееся знание приводит к более справедливым ценами на ценные бумаги. Однако также существует информация, которая увеличивает неуверенность, опровергая то, что, по нашему мнению, мы уже знали. Согласно теории арбитражного ценообразования она представляет собой неожиданные изменения переменной, но влияние этих неожиданных изменений не принимается во В1шмание. Например, предположим, что происходит неожиданный рост инфляции. Если рост является достаточно большим, неуверенность о статусе инфляции увеличивается. Она снова возрастет или нет? Предположим, что рост денежной массы в этот момент упал. Неожиданный рост инфляции может, фактически, иметь эффект опровержения значения предьщущей информации, которая считалась значимой. Это повышение неуверенности с появлением новой информации может, фактически, привести к увеличению неуверенности об уровне справедливой цены, а не к автоматическому объединению цены. Мы можем получить повышенную волатильность, или просто шумное дрожание. Этот вид шума, вероятно, происходит наиболее часто на высоких частотах, где рынок пробует выяснить значение информации одновременно с ее поступлением.

Проблема шума не проста. Ошибка измерения не является единственным источником шума. Он может быть частью самой системы. Возможны оба типа шума.

Измерительный шум (также называемый наблюдаемым шумом) представляет собой намного более распространенную проблему для экономических данных. Измерение экономической деятельности - неточная наука, и проблемы сбора данных делают ее еще более неточной. В результате мы часто не знаем о том, что спад закончился или начался в течение многих месяцев, а иногда и лет после того, как это



произошло, в декабре 1992 г. Министерство торговли США объявило, что последний спад закончился в апреле 1991 г., то есть приблизительно 18 месяцев назад. Большинство чисел часто пересматриваются, что увеличивает неуверенность в значении данных. Этот измерительный шум сопоставим с наблюдаемым шумом, который мы обсуждали в Главе 4.

Второй тип шума происходит, когда сам показатель изменчив. Один из наиболее широко используемых экономических показателей - товарные цены, которые используются для различения трендов инфляции цен. Сами товарные цены подвержены своим собственным рыночным колебаниям. Часто при анализе индекса потребительских цен (Consumer Price Index - CPI) исключается компонент волатильного продовольствия и энергии . Получающиеся в результате менее волатильные данные об инфляции называют стержневым темпом . Но даже в этом случае изменение CPI может интерпретироваться по-разному. Если не понимать, что тренд изменился, может казаться, что рьшки реагируют на недавние тренды CPI и схожих волатильных показателей, а не на опубликованные ежемесячные изменения. Тот факт, что тренд изменился, воспринимается только после того, как после изменения прошло некоторое время. Например, если в течение длительного периода инфляция была низкой, неожиданное повышение темпа инфляции обычно будет объясняться как особый случай, а не изменение тренда. Однако если инфляция продолжает расти, и воспринимается изменение тренда, рынки будут реагировать на все изменения инфляции, которые они до того игнорировали. Это нелинейная реакция. Волатильность CPI является признаком другого типа шума, обычно пазьшаемого <:7/cwti\ /b/.i/ шумом или динамическим шумом.

На более длинных частотах рынок реагирует на экономическ>то и фундаментальную информацию нелинейным образом. Кроме того, предположение о том, что рьшки и экономика должны быть связаны, не является неразумным. Это гюдразумевает, что нелинейная динамическая система была бы подходящим способом моделирования взаимодействия, удовлетворяющим тот аспект гипотезы фракталььюго рьшка, который остался нерешенным с помощью дробного броуновского движения. Нелинейные динамические системы прибегают к непериодическим циклам и Офаниченным множествам, назьшаемым аттракторами. Сами системы подпадают под классификацию хаотических систем. Тем не менее, для того чтобы назьшаться хаотическими, они должны отвечать очень специфическим требованиями.

ХАОС

Хаотические системы обычно являются нелинейными системами с обратной связью. Они подвержены беспорядочному поведению, усилению событий и разрьшам. Дпя того чтобы система считалась хаотичной, должны вьтолняться два требования: (1) существование фрактальной размерности и (2) характеристика, назьшаемая чувствительной зависимостью от начапьных усювий. Более полное обсуждение этих характеристик приводилось в моей предыдущей книге, но было бы целесообразно провести основной обзор, поскольку дробный шум и шумовой хаос трудно отличить друг от друга, особенно при исследовании эмпирических данных.



Однако, как мы увидим, R/S-анализ - очень устойчивый способ для их различения. Кроме того, нахождение хаоса в экспериментальных данных было очень разочаровывающим. Большинство методов не подходят для шума. R/S-анализ, напротив, не только подходит для шума, но и процветает с шумом. R/S-анализ бьш бы полезным дополнением к комплекту инструментов не только рыночного аналитика, но и ученого, изучающего хаотические явления.

Фазовое пространство

Хаотическая система анализируется в месте, которое называется фазовым пространством и состоит из одного измерения для каждого фактора, определяющего систему. Маятник является простым примером динамической системы с двумя факторами, которые определяют его движение: (1) скорость и (2) положение. Вычерчивание кривой скорости или положения против времени привело бы к простой синусоидальной волне, или гармоническому осциллятору, поскольку положение и скорость поднимаются и падают по мере того, как маятник движется вперед и назад, поднимаясь и падая. Однако когда мы вычерчиваем кривую скорости против положения, мы удаляем время как измерение. Если нет трения, маятник будет качаться назад и вперед вечно, и его фазовая диафамма будет представлять собой замкнутый круг. Однако если имеет место трение или затухание, то при каждом колебании маятника назад и вперед, он движется немного медленнее, и его амплитуда уменьшается, пока он, в конце концов, не останавливается. Соответствующая фазовая диафамма будет постепенно снижаться до начала координат, где скорость и положение приходят к нулевому значению.

Фазовое пространство маятника говорит нам все, что мы должны знать о динамике системы, но маятник - не очень интересная система. Если мы возьмем более сложный процесс и изучим его фазовое пространство, мы обнаружим ряд интересных характеристик.

Мы уже исследовали одно такое фазовое пространство, аттрактор Лоренца (Глава 6). Здесь фазовая диафамма никогда не повторяется, хотя она офаничена формой глаза совы . Они притягивается к этой форме, которую часто называют ее точкой притяжения (атфактором) . Если мы исследуем линии в пределах атфактора, мы находим самоподобную структуру линий, вызванную повторным сворачиванием атфактора. Непересекающаяся структура линий означает, что процесс никогда не заполнит свое пространство полностью. Его размерность, таким образом, является дробной. Фрактальная размерность аттрактора Лоренца составляет приблизительно 2,08. Это означает, что его структура немного больше, чем двумерная плоскость, но меньше чем трехмерное тело. Следовательно, он также является созданием Демиурга.

Кроме того, сам аттрактор офаничен определенной областью пространства, поскольку хаотические системы характеризуются фактором роста и убывания. Каждый оборот вокруг аттрактора называют орбитой. Две орбиты, которые первоначально находятся на близком расстоянии друг от друга, будут быстро расходиться, даже если они чрезвычайно близки в начале. Но они не будут отдаляться друг от друга бесконечно. в конечном счете, когда каждая орбита достигает внешней



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 [ 71 ] 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92