Фондовые индексы и их влияние на рынок - Курсовая работа

Знания основных закономерностей поведения хаотических сред позволяют перейти к целенаправленному конструированию искусственных систем, процессы самоорганизации в которых приводили бы к образованию нужных структур. Действие таких устройств базируется на использовании естественной «внутренней» структуры системы и управлении притоком энергии, т. е. фактически на том же принципе, который положен в основу контролирования хаотических систем. Это дает возможность при относительно малых энергетических затратах создать устройства принципиально нового типа, способные запоминать, шифровать и обрабатывать заданную информацию. Более того, экспериментальные данные свидетельствуют о том, что автоколебания (в том числе хаос) играют важную роль в процессе анализа информации нейроподобными системами. Такой подход привел к использованию теории динамических систем в проблеме обработки информации и создания систем искусственного интеллекта.Оценками финансового положения и состояния менеджмента компаний, которые во многом определяют курсы их акций и облигаций, занимаются специальные экономисты-аналитики, объединенные в особые независимые коммерческие организации. В зависимости от того, какие ценные бумаги составляют выборку, используемую при расчете индекса, он может характеризовать рынок в целом, рынок определенного класса ценных бумаг (государственные обязательства, корпоративные облигации, акции и т. п.), отраслевой рынок (ценные бумаги компаний одной отрасли: телекоммуникации, транспорт, страхование, Интернет-сектор и т. п.). Russell 1000 Index отражает динамику акций 1,000 крупнейших компаний из Russell 3000 Index, на которые приходится около 92% совокупной капитализации компаний, представленных в Russell 3000 Index. Russell 2000 Index отражает динамику 2,000 более мелких компаний, представленных в Russell 3000 Index, на которые приходится около 8% совокупной рыночной капитализации компаний из Russell 3000 Index. Индекс охватывает все компании, имеющие головной офис в США, для которых доступна информация по цене. исторически сложилось, что компании из розовых листков были не включены в индекс, но с прогрессом способов передачи информации, список компаний, входящих в индекс увеличился до более чем 7000.Чтобы фондовый индекс адекватно отражал процессы, происходящие на рынке ценных бумаг, и как можно меньше зависел от субъективных факторов, таких, как манипулирование ценами отдельных финансовых инструментов, корпоративная политика компаний-эмитентов, включающая новые эмиссии, дробление или консолидацию акций, выпуск варрантов и т.п., необходимо применять правильные и обоснованные методики расчета фондовых индексов. Существует четыре основных метода расчета фондовых индексов: 1. Эта формула используется при расчете среднего промышленного индекса Доу-Джонса (Dow Jones Industrial Average). Эта формула применяется для расчета композитного индекса Value Line Composite Average, используемого на фондом рынке США. Перечень компаний, ценные бумаги которых входят в состав, например, отраслевого индекса, должен быть достаточно полным для того, чтобы индекс адекватно отражал состояние определенного сегмента экономики.Рынки капитала являются нелинейными системами, теория линейных методов, на основании которой строились все модели и прогнозы функционирования рынков во второй половине XX века, уступила место теории экономического хаоса, как ни страшно это звучит. Исследования по анализу рынков показали, что акции производств с высоким уровнем инноваций (например, технологические компании) имеют тренд более внятный и быстро развивающийся - и менее "шумный" (размытый), чем акции низкоинновационных компаний (например, коммунальных предприятий). Следовательно, в творческих (инновационных) компаниях вложения, как это ни парадоксально, имеют меньший риск, чем в нетворческих, так как у первых имеет место быстрый и предсказуемый тренд. Причем в системе имеется шум для периодов короче 20 дней, то есть тренды плохо различимы в этих пределах. Человечество много лет находилось под обаянием ньютоновской физики, основанной на линейных отношениях и предполагающей, что: - каждая причина имеет прямое следствие; - все системы стремятся к равновесию; - природа упорядочена.Помимо этого, существует тесная связь между показателями Ляпунова и другими характеристиками случайности, такими, как энтропия Колмогорова или фрактальная размерность [5]. При вычислении показателей Ляпунова в наиболее простых задачах нелинейной динамики обычно рассматривают систему трех нелинейных дифференциальных уравнений или одного логистического отображения здесь а - параметр уравнения. Такое отображение в конечно-разностной форме дает в широком интервале значений параметра не только периодические, но и хаотические решения, отличающиеся по некоторым своим свойствам от соответствующих непрерывных решений. Если в системе - мера начального расстояния между двумя исходными точками для параметра порядка (переменной) h, то спустя малое время t = k расстояние между траекториями и (k -

Содержание

Введение

Глава 1. Фондовые индексы и их влияние на рынок

1.1 Сущность, роль и цели фондовых индексов

1.2 Классификация фондовых индексов

1.3 Методы расчета фондовых индексов

Глава 2. Синергетика и нелинейная динамика. Новые подходы к старым проблемам

2.1 Нелинейная экономика рынка: многообразие справедливости и фрактальная динамика

2.2 Показатели Ляпунова

2.3 Хаотические свойства курсов валют

Заключение

Список использованной литературы

Знания основных закономерностей поведения хаотических сред позволяют перейти к целенаправленному конструированию искусственных систем, процессы самоорганизации в которых приводили бы к образованию нужных структур. Пока в этом направлении предпринимаются лишь самые первые шаги. Наиболее развитым приложением является создание устройств обработки информации на основе применения хаотических систем. Действие таких устройств базируется на использовании естественной «внутренней» структуры системы и управлении притоком энергии, т. е. фактически на том же принципе, который положен в основу контролирования хаотических систем. Это дает возможность при относительно малых энергетических затратах создать устройства принципиально нового типа, способные запоминать, шифровать и обрабатывать заданную информацию.

Более того, экспериментальные данные свидетельствуют о том, что автоколебания (в том числе хаос) играют важную роль в процессе анализа информации нейроподобными системами. Следовательно, принцип организации памяти необходимо представить как динамический процесс. Такой подход привел к использованию теории динамических систем в проблеме обработки информации и создания систем искусственного интеллекта. Он основан на том факте, что хаотические множества, как правило, содержат бесконечное подмножество седловых (т.е. неустойчивых) предельных циклов. Имеющиеся в настоящее время методы позволяют, в принципе, либо их стабилизировать, либо создать новые циклы, которые не существовали в исходной хаотической системе. Это и является ключом к решению проблемы обработки информации и организации динамической памяти на основе использования диссипативных систем с подавленным хаосом.

Развитие теории динамических систем дает возможность по-новому и с достаточно общей точки зрения подойти к созданию систем обработки и передачи информации. Углубление и дальнейшее обобщение полученных в этой области результатов позволит вплотную приблизиться к решению проблемы искусственного интеллекта.

Теория и практика экстремальных задач, выбор оптимального управления в детерминированных и стохастических условиях, многие подходы математической экономики базируются на фундаментальных идеях функционального анализа, связанных с выпуклостью и мерой.

Целью настоящей курсовой работы является - анализ возможности использования функции Ляпунова для исследования устойчивости нелинейной системы, в частности фондовых рынков.

В соответствии с поставленной целью необходимо решить следующие задачи: - рассмотреть сущность, роль и основные цели фондовых индексов;

- изучить классификацию фондовых индексов;

- рассмотреть возможные методы расчета фондовых индексов;

- рассмотреть особенности экономики рынка с точки зрения нелинейности.