Факторный анализ российского фондового рынка с помощью метода главных компонент - Дипломная работа

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» Образовательная программа «Экономика» «Факторный анализ российского фондового рынка с помощью метода главных компонент»За последние тридцать лет различными исследователями было совершено множество попыток охарактеризовать динамику финансовых рынков с помощью факторизации данного процесса, что осложняется отсутствием стационарности большинства финансовых и смежных показателей, а также специфичностью получаемых результатов. С момента установления базиса современной портфельной теории Гарри Марковицем в 1952 году был выявлен ряд практических недостатков, связанных с данной моделью: в результате процедуры оптимизации получаемые результаты сильно зависят от того, что исследователь подставляет в модель, и того, как он выделяет и распределяет активы. С целью уменьшения размерности анализируемой информации и нивелирования эффектов других недостатков были придуманы определенные процедуры, позволяющие стабилизировать результаты, снижать их изменчивость и выделять основные составляющие динамики финансовых активов - факторы. Все методы условно можно разделить на три группы: попытка представления динамики в виде макроэкономических показателей, полученных на основе предположений о теоретическом функциональном представлении данных, попытка представления тех же данных с помощью фундаментальных показателей финансового рынка и использование специальных процедур извлечения информации из исходного множества активов. Можно выделить два текущих направления его развития и использования: применение МГК в совокупности с машинным обучением для автоматизации процесса и нахождения потенциально интересных случаев анализа с практической и теоретической точки зрения и приложение данного метода к различным странам, различным состояниям экономики, проверка различных макроэкономических и фундаментальных моделей на реальном наборе данных.Важным является то, что подобный обзор даст представление о множестве переменных, которые могут быть включены до или после применения метода главных компонент для непосредственного составления главных компонент или их дальнейшей интерпретации. Данное исследование является классическим в рамках рассматриваемой проблемы - сравнивая вышеописанные подходы к решению проблемы портфельной теории, авторы пытались определить наилучший вариант выявления факторов. Как и предполагалось авторами, модель, построенная с помощью применения статистических процедур, показала лучшие результаты, более того, в некоторых случаях модели, факторы которой были определены до анализа, имели незначительные коэффициенты, что говорит об отсутствии какой-либо зависимости в рамках данной постановки. В качестве показателей ценовой динамики авторы взяли доходности финансовых инструментов, а в качестве отсчетной точки рассматриваемого периода был избран момент начала расчета части показателей, сам период включает в себя 16 лет или 192 месячных наблюдения. Главные компоненты формировались из доходностей индексов отдельных секторов, таким образом охватывалась динамика всего рынка без необходимости рассмотрения всех финансовых активов и их доходностей в совокупности.В качестве показателя ценовой динамики будет взят индекс московской биржи по аналогии со всеми выше описанными работами, где индекс использовался для рассчитывания необходимых показателей, либо он сам непосредственно был таким показателем. Также данная динамика будет рассмотрена в разрезе доходностей, то есть разностей первого порядка исходного временного ряда цен. В выше разобранных случаях применения метода главных компонент были использованы три основных таймфрейма исходного пула данных: месяц (если авторы собирались использовать макроэкономические переменные), неделя (если авторы прибегали к применению фундаментальных характеристик) и день (если было необходимо рассмотреть временные изменения на длинном промежутке времени). Будут взяты цены закрытия, что подкрепляется опытом исследований других авторов и наличием на московской бирже аукциона закрытия, который призван ограничить влияние трейдеров на поведение цены под конец торгов и обеспечить относительно меньшую волатильность значений цены. Из получившихся переменных теперь можно составить корреляционную матрицу ( - количество исходных финансовых активов): Найдя собственные вектора данной матрицы, можно составить главные компоненты, которые будут являться линейными комбинациями исходных переменных, а собственные вектора дадут коэффициенты для каждой из компонент.Нам понадобятся дневные свечи и цены закрытия следующих финансовых активов (тикеры взяты из базы данных московской биржи, цены на обыкновенные акции): AFLT, ALRS, GAZP, GMKN, LKOH, MGNT, MOEX, ROSN, SBER, VTBR.

Оглавление

Введение

Глава 1. Анализ литературы

Глава 2. Методология исследования

Глава 3. Исследование

Заключение

Список литературы