Тел.факс: +7(831)437-66-01
Факторинг  Рынок капитала 

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

Глава 14

Гипотеза когерентного рынка

НЕЛИНЕЙНАЯ СТАТИСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ВЕГЕ

Веге (1991) разработал уникальный метод. Его гипотеза когерентного рынка ( Coherent Market Hypothesis - СМН) есть нелинейная статистическая модель - в противоположность нелинейным детерминистическим моделям, которые обсуждались в гл. 11-13. Она связана с фрактальной гипотезой из части 2, но это - статистическая динамическая модель. Ее основная предпосылка состоит в том, что вероятностное распределение изменений рынка во времени базируется на:

фундаментальных, или экономических, окружающих условиях и

определенных настроениях, или групповом сознании рьшка.

Ввиду того что комбинации этих двух факторов изменчивы, изменяется и состояние рынка. Происходящие при этом фазовые переходы представляют собой изменения формы функции плотности вероятности.

Рынок может пребывать в четырех различных фазах: 1. Случайные блуждания. Согласно Веге, истинное случайное блуждание действительно существует: инвесторы действуют независимо друг от друга и информация быстро отражается в ценах.

ПерехиОные рынки. Но мере возрастания уровня группового сознания смещение в настроениях инвесторов может быть причиной действия информации на длительных периодах времени.

3. Хаотические рынки. Настроения инвесторов быстро распространяются в групповом сознании, но фундаментальные условия нейтральны или неопределенны. В результате могут Происходить широкие колебания в групповых настроениях.

4. Когерентные рынки. Сильные позитивные (негативные) Фундаментальные факторы в комбинации с сильными инвес-орскими настроениями могут порождать когерентные рын- п, где тренд становится положительным (отрицательным) и Рпск низким (высоким).



Эти состояния являются результатом нелинейной статистической модели, к обсуждению которой мы теперь переходим.

КОГЕРЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ

Когерентные поведенческие модели уже разработаны для естественных систем, имеющих большое количество степеней свободы, или влияний, которые могут быть объединены в параметры порядка . Параметр порядка суммирует внешние воздействия на систему. Флуктуации в параметре порядка определяют состояние системы. Примером параметра порядка является температура. Она суммирует все атмосферные переменные, которые релевантны некоторым погодным системам, без их непосредственного изучения, или даже тогда, когда они известны. Параметры порядка отличаются от управляющих параметров, которые обсуждались в гл. 11. Управляющие параметры отражают влияние параметров порядка. В уравнениях движения управляюшие параметры выступают коэффициентами, а параметры порядка - переменными.

Веге взял за основу теорию социальной имитации, разработанную Калланом и Шапиро (Callan, Shapiro, 1974) для моделирования поляризации общественного мнения. Их модель, в свою очередь, является развитием модели Изинга, описывающей когерентное молекулярное поведение намагниченного бруска железа.

Модель Изинга утверждает, что уровень магнитного поля в бруске железа зависит от сцепления соседствующих моле-тсу.т тт г!т ф.1ктор,т пттгтупюго пп.тя- в fjipvKO желез.? ттамаи-ченность зависит от того, имеют ли молекулы положительный или отрицательный спин, т. е. направлены ли молекулы вниз или вверх .

Если железный брусок нагрет, молекулы не сцеплены одна с другой. Количество молекул, направленных вверх или вниз, будет случайно флуктуировать во времени и средняя разница между количеством молекул, направленных вверх или вниз-будет равна нулю. В результате будет иметь место нормальное вероятностное распределение, как при обычном случайном поведении.

Если температура понижается, это отношение между седними молекулами усиливается. Когда оно превышает критический уровень, это взаимодействие начинает преобладать



Теория социальной имитации 219

над случайными термальными силами. Группа молекул, формируя положительно ориентированный кластер, будет побуждать соседние молекулы также становиться положительными. Вскоре будут сформированы большие кластеры, как положительные, так и отрицательные, которые станут причиной долговременных флуктуации магнитного поля. Среднее будет оставаться равным нулю, но флуктуации от среднего могут становиться большими и оставаться на долгие периоды времени. В отсутствие внешнего смещения, однако, среднее значение будет оставаться равным нулю.

Приложенное в это время внешнее магнитное поле будет приводить в большинстве кластеров к выстраиванию молекул в одном направлении. Случайные термальные силы, или флуктуации температуры, будут продолжать иметь кратковременное влияние, но пока внешнее поле будет оставаться неизменным, а температура - ниже критического уровня, большинство молекул будут оставаться выстроенными по направлению внешней силы.

Легко увидеть родство между этим явлением и смещенным случайным блужданием фрактальной статистики. В фрактальной статистике уровень показателя Херста управляет согласованностью трендов и влиянием случайного шума в системе. В модели Изинга согласованность между отдельными молекулами зависит от уровня температуры и существования внешних влияний, которые смягчают влияние шума - случайных термальных сил. Фрактальная модель утверждает, что этот процесс зависит от одной переменной - фрактальной размерности. Модель Изинга включает два параметра - внутоеннюю к.аастеризат1ию и внетпние си.аьт. Модель Изинга. богаче; тем не менее, она является средством измерения тех же явлений, что и фрактальная модель. В сущности, модель Изинга касается систем, в которых могут быть корреляции между компонентами системы, но это отношение может быть также подвержено влиянию внешних сил. Такое соединение уровня внутренней корреляции и силы внешних влияний Определяет состояние системы.

Теория социальной имитации

аллан и Шапиро (1974) применили модель Изинга в соци-ьных науках. Они постулировали, что взаимодействие соци-ьных групп подобно полету птиц в стаях и плаванию рыб в



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