Стадное поведение на фондовом рынке: анализ и прогнозирование
Отзывы
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)


Всего просмотров
1961


Скачивания
80
УДК
33 Экономика. Народное хозяйство. Экономические науки
Дата выпуска
05.06.2019
Год выпуска
2019
DOI
10.31857/S042473880003987-4
Стадное поведение на фондовом рынке: анализ и прогнозирование
Аннотация

 

В работе проводится исследование модели Альфарано, описывающей динамику стоимости акции на рынке под влиянием стадного поведения его участников. В рамках данной модели выделяются два типа экономических агентов: инвесторы и шумовые трейдеры. Предполагается, что среди трейдеров существуют оптимистично настроенные, которые ожидают роста цены, и пессимистично настроенные, которые ожидают ее снижения. Стохастический характер цены в данной модели формируется под влиянием смены ожиданий у группы шумовых трейдеров, что выражается в изменении соотношения между числом оптимистов и пессимистов. В отличие от других моделей ценовой динамики получающаяся в рамках данной модели цена имеет конечные границы, значения которых определяются параметром чувствительности рынка к смене настроений трейдеров. Пользуясь диффузионным приближением для марковского процесса, описывающего соотношение числа трейдеров, ожидающих роста цены, и числа трейдеров, ожидающих снижения цены, мы проводим анализ указанной модели. В зависимости от параметров модели, задающих вероятности смены ожиданий у шумовых трейдеров, исследуется такой аспект данной модели, как возможность достижения за конечное время граничных вариантов в структуре участников торгов, когда абсолютно все трейдеры оптимистично или пессимистично настроены. Выводятся формулы для переходных вероятностей, позволяющие оценить возможность смены настроений на рынке за заданный промежуток времени и рассчитать влияние данных изменений на цену. Основным результатом данной работы является вывод соотношений для построения прогноза будущих значений цен, в том числе в долгосрочной перспективе, а также вывод соотношений для определения стоимости производных финансовых инструментов (на примере колл-опциона) и исследование возможности их хеджирования.

Об авторах
Светлов Кирилл Владимирович
главный специалист
ПАО «Банк “Санкт-Петербург”»
Библиография

1. Бородин А.Н. (2013). Случайные процессы. СПб. : Лань.

2. Бьорк Т. (2010). Теория арбитража в непрерывном времени. М.: МЦНМО. [Bjork T. (2009). Arbitrage Theory in Continuous Time. New York: Oxford University Press.]

3. Гихман И.И., Скороход А.В. (1965). Введение в теорию случайных процессов. М.: Наука.

4. Оксендаль Б. (2003). Стохастические дифференциальные уравнения. Введение в теорию и приложения. М. : АСТ. [O¬ksendal B. (2003). Stochastic Differential Equations: An Introduction with Applications. Berlin: Springer Berlin Heidelberg.]

5. Abramowitz M., Stegun I. (eds) (1965). Handbook of Mathematical Functions: with Formulas, Graphs, and Mathematical Tables. New York: Dover Publications Inc.

6. Alfarano S., Lux T., Wagner F. (2008). Time Variation of Higher Moments in a Financial Market with Heterogeneous Agents: An Analytical Approach // Journal of Economic Dynamics and Control. Vol. 32. No. 1. P. 101—136.

7. Bhattacharya R.N., Waymire E.C. (2009). Stochastic Processes with Applications. In: “Society for Industrial and Applied Mathematics”. Berlin: Springer Berlin Heidelberg

8. Cont R., Bouchaud J.P. (2000). Herd Behavior and Aggregate Fluctuations in Financial Markets // Macroeconomic Dynamics. Vol. 4. No. 2. P. 170—196.

9. Delbaen F., Shirakawa H. (2002). An Interest Rate Model with upper and Lower Bounds // Asia-Pacific Financial Markets. Vol. 9. No. 3. P. 191—209.

10. Ekstrom E., Tysk J. (2011). Boundary Conditions for the Single-Factor Term Structure Equation // The Annals of Applied Probability. Vol. 21. No. 1. P. 332—350.

11. Follmer H., Schweizer M. (1993) A Microeconomic Approach to Diffusion Models for Stock Prices // Mathematical Finance. Vol. 3. No. 1. P. 1—23.

12. Karlin S., Taylor H.E. (1981). A Second Course in Stochastic Processes. New York: Academic Press.

13. Kirman A. (1993). Ants, Rationality, and Recruitment // The Quarterly Journal of Economics. Vol. 108. No. 1. P. 137—156.

14. Kovalevsky D.V. (2016). Modeling Herding Behavior on Financial Markets Affected by Exogenous Climate-Related Shocks. The 8th International Congress on Environmental Modelling and Software (iEMSs 2016), 10—14 July 2016, Toulouse, France. [Электронный ресурс] Conference paper in Brigham Young University ScholarsArchive Режим доступа: https://scholarsarchive.byu.edu/cgi/viewcontent.cgi?referer= httpsredir=1 article=1586 context=iemssconference, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: ноябрь 2017 г.).

Полная версия доступна только подписчикам
Подпишитесь прямо сейчас