Методы и модели анализа и прогнозирования развивающихся фондовых рынков: на примере России тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Торжевский, Кирилл Анатольевич

• Торжевский, Кирилл Анатольевич
• кандидат экономических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Торжевский, Кирилл Анатольевич

Введение.

Глава I. Методологические вопросы анализа и прогнозирования фондовых рынков.

1.1. Система понятий, используемых при исследовании фондовых рынков.

1.2. Основные концепции и модели анализа и прогнозирования фондовых рынков.

1.3. Модели и методы поведения инвесторов в уеловиях финансовых рисков.

Глава II. Моделирование развития российского фондового рынка.

2.1. Системные свойства, этапы и основные тенденции развития' фондового рынка России.

2.2. Влияние основных макроэкономических индикаторов на динамику индекса РТС

2.3. Международные фондовые индексы и их воздействие на российский фондовый рынок.

2.4. Нейронные сети как эффективный инструмент моделирования фондового рынка.

2.5. Информационная зависимость фондовых рынков.

Глава III. Анализ прогнозных расчетов по сценариям развития фондового рынка России.

3.1. Методические принципы формирования и анализа сценарных расчетов.

3.2. Сценарии развития фондового рынка с использованием эконометрических методов.

3.3. Сценарий коррекции рынка с использованием нейронной сети

3.4. Возможные сценарии динамики индекса РТС в период восстановления российского фондового рынка.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и модели анализа и прогнозирования развивающихся фондовых рынков: на примере России»

Актуальность темы диссертационного исследования. Одним из условий активизации инвестиционных процессов в реальном секторе российской экономики и обеспечения ее устойчивого роста является развитие фондового рынка. Сформировавшийся за годы реформ разрыв между потребностями предприятий в инвестиционных ресурсах и теми возможностями, которые может предложить им финансовый сектор российской экономики, значительно усугубился финансовым кризисом осени 2008 г.

На начальном» этапе российских реформ основная надежда в установлении необходимой связи между финансовым и промышленным секторами возлагалась на процессы прямого кредитования предприятий, особенно в связи с постепенным снижением процентных ставок за кредит. Однако банки недостаточно активно участвовали. в< инвестировании предприятий, экономическое состояние которых не всегда давало полноценные гарантии по возврату заемных средств. Кроме того,- ставка кредитования оставалась достаточно высокой, что делало кредит недоступным для многих предприятий.

На фоне относительно замедленного развития промышленности контрастной оказалась проявившаяся в 2001 - 2006 гг. тенденция ускоренного роста рынка корпоративных ценных бумаг. Отмечен существенный рост стоимости акций многих ведущих российских компаний (не только «голубых фишек»), что обусловлено как известной недооцененностью их акций, так и успешной и стабильной работой этих предприятий. Это свидетельствовало об известной зрелости рынка, способного произвести «справедливую» рыночную оценку капитализации предприятия и скорректировать имевшуюся их недооцененность. Если раньше для его характеристики использовались такие эпитеты, как слабый, зарождающийся, вялореагирующий и т.д., то начиная с 1996 г. и особенно с 2000 г. он проявил себя- как динамичный и быстро растущий сегмент финансового рынка, активно включающийся в мировую финансовую систему.

Разразившийся мировой финансовый кризис осени 2008 г. не только остановил поступательное развитие российского фондового рынка, но и отбросил его назад. Следует ожидать, что его негативные последствия достаточно долго будут сказываться на состоянии российской экономики.

Это делает проблему анализа и прогнозирования российского фондового рынка особенно актуальной и имеющей высокую народнохозяйственную значимость.

Степень разработанности проблемы и ее теоретическая значимость. Проблема анализа и прогнозирования фондовых рынков, насчитывающая не одно столетие, сохраняет свою остроту и до настоящего времени и делает работу финансовых аналитиков всегда востребованной и актуальной. Это обусловлено сложностью фондового рынка как- объекта исследования, наличием нелинейных и динамических связей между основными его параметрами, вероятностным характером протекающих на нем процессов. В связи с этим имеются повышенные требования к качеству экономико-математического инструментария, применяемого для -решения этой проблемы. Хотя к настоящему времени разработаны соответствующие модели и методы анализа и прогнозирования фондовых рынков (в рамках таких направлений, как технический и фундаментальный анализ, теория оптимизации инвестиционного портфеля, нелинейной динамики (хаоса) и фрактального рынка, однако задача построения адекватного инструментария далека от своего завершения, о чем свидетельствуют многочисленные факты неудовлетворительных прогнозов их динамики. Этим обуславливается необходимость разработки новых и более совершенных методов анализа и прогнозирования рассматриваемых объектов. Острота и научная значимость решения данной проблемы в наибольшей степени очевидна применительно к молодым развивающимся фондовым рынкам (и, в частности, - для российского рынка), специфика которых не всегда в полной мере учитывается имеющимся инструментарием.

Объект исследования — российский фондовый рынок, являющийся примером молодого возникающего рынка (emerging market) и рассматриваемый как сложная динамическая система.

Предмет исследования - методические основы разработки экономико-математического инструментария для анализа и прогнозирования возникающих фондовых рынков.

Цель исследования — разработка экономико-математического инструментария для анализа и прогнозирования российского фондового рынка.

Для достижения сформулированной дели решаются следующие основные задачи:

1. Систематизация и уточнение основных понятий, применяемых при исследовании фондовых рынков.

2. Классификация экономико-математического инструментария, используемого для анализа и прогнозирования фондовых рынков, w выбор методов исследования.

3. Выявление особенностей и тенденций развития российского фондового рынка в сравнении с зарубежными (зрелыми и возникающими) рынками.

4. Идентификация взаимосвязей между основными индикаторами состояния российского фондового рынка и макроэкономическими показателями.

5. Построение нейронной сети российского фондового рынка как инструмента его прогнозирования.

6. Проведение прогнозных расчетов с использованием разработанного инструментария и сравнительный анализ результатов.

Методы исследования - статистический анализ динамических рядов, нейронные сети, фундаментальный и технический анализ фондовых рынков.

Теоретико-методологической базой- исследования являются научные труды по моделированию экономических и финансовых процессов, а также по анализу и прогнозированию фондовых рынков отечественных и зарубежных авторов — B.J1. Макарова, А.Н. Ширяева, С.Б. Перминова, А.Р. Бахтизина, Д.В. Бойцова, С.Н. Воробьева, И.А. Киселевой, В.Н. Лившица, A.B. Матвейчука, В.Н. Русикова, С.Е. Теплова, A.C. Шапкина, Т. Джозефа, Б. Мандельброта, Г. Нили, Э. Петерса, А. Фроста, Р. Пректера, М. Фабера и др.

Информационной базой исследования» являются официальные статистические данные ФСГС РФ по основным макроэкономическим показателям, а также временные ряды основных фондовых индексов, характеризующих российский фондовый рынок и представленных на сайте http://www.rts.ru.

Методы исследования. В работе использовались, экономико-математические методы моделирования < и статистического - анализа, нейронных сетей, а также сценарные подходы к прогнозированию экономических объектов и систем. При обработке эмпирических данных использовались ППП «Statistica», «SPSS», «Neuro Solution», «Statistica Neuronetworks» и средства Microsoft Exel. t

Научная новизна исследования.

1. Предложен комплексный подход к исследованию фондовых рынков, который (в отличие от предшествующих разработок) предполагает синтез элементов фундаментального и технического анализа на основе учета не только фактора времени, но и взаимосвязи индикаторов развития рынка и макроэкономических показателей.

2. В рамках предложенного подхода исследована« совместная динамика индексов РТС и ВВП и выявлены фрактальные структуры, характеризующие области противонаправленного изменения этих показателей; сформулирована гипотеза о маятниковом характере взаимодействия фондового рынка и нефинансового сектора экономики.

3. Построена нейронная сеть, описывающая динамику российского фондового рынка; произведены ее верификация на ретроспективных данных и сопоставление с возможностями эконометрических методов.

4. Разработаны методические основы прогнозирования российского фондового рынка на основе применения эконометрических методов и нейросетевого моделирования и совмещения полученных результатов по методу JI. Гурвица; для альтернативной оценки состояния кризисной фазы фондового рынка предложен и реализован метод условного эталона.

Основные результаты исследования.

1. Осуществлен системный анализ российского фондового рынка; выявлены основные этапы и тенденции его становления; показана существенная нелинейность динамики этого рынка на основе моделирования индекса РТС (1995 - август 2008 гг.) различными аппроксимирующими функциями (квадратическая и кубическая зависимости). f

2. Исследованы фрактальные свойства российского фондового рынка (уровень персистентности, наличие «долговременной памяти») на основе проведения R/S анализа и использования соответствующих статистических критериев (индекс Хёрста, V-статистика).

3. Произведена количественная оценка тесноты взаимосвязи между индексом РТС и основными макроэкономическими показателями (ВВП, импорт, цена на нефть, международные фондовые индексы и т.д.) на основе коэффициентов корреляции; выявлены наиболее важные факторы влияния на развитие российского фондового рынка; построены соответствующие регрессионные модели.

4. Осуществлены сценарные расчеты на базе разработанного инструментария (с выделением стабильной и кризисной фаз фондового рынка); произведен их анализ.

Практическая значимость. Основные положения, выводы и рекомендации диссертации могут быть использованы в работе компаний, занимающихся инвестиционной деятельностью на фондовых рынках.

Разработанный инструментарий может быть востребован в деятельности подразделений фондовых бирж, брокерских контор и частных инвесторов (дилеров, трейдеров и т.д.). Результаты исследования могут представлять интерес также для специалистов по макроэкономическому анализу и прогнозированию развития фондового сектора национальной экономики.

Апробация результатов исследования. Разработанные методы и модели были доложены на VI, VII и VIII Всероссийских научных симпозиумах «Стратегическое планирование и развитие предприятий» (Москва, апрель 2005, 2006, 2007 гг.). Результаты исследования использованы в отчетах по гранту РФФИ «Теоретико-методологические основы анализа российского фондового рынка с использованием нейронных сетей», проект № 08-06-00163.

Публикации. Результаты диссертационного исследования отражены в восьми научных трудах общим объемом 2,8 п.л. (в т.ч. лично автора - 2,27 п.л.), включая три работы из списка публикаций, рекомендованных ВАК.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложения. Общий объем диссертационного исследования составляет 157 стр., в том .числе 38 рисунков, 13 таблиц, список использованной литературы содержит 143 наименования.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Торжевский, Кирилл Анатольевич

Выводы к главе III.

В данном разделе работы были получены следующие результаты:

1. Сформулированы основные методические принципы формирования сценариев развития российского фондового рынка; в том числе: 1) выделение фаз стационарного и кризисного состояния (с учетом доминирующих трендов, различной скорости протекания процессов и др.); 2) использование «веерной» схемы разработки возможных вариантов развития; 3) обработка результатов на основе совмещения (объединения и пересечения) прогнозных областей.

2. Предложен альтернативный принцип оценки последствий кризисных процессов, на основе построения условного эталона и состоящий в сопоставлении текущих значений индикаторов не с начальными их значениями (предшествующими кризису), а с их значениями, соответствующими альтернативному варианту в стабильной фазе развития рынка.

3. Обоснована необходимость комплексного подхода к формированию сценариев с использованием различных методов (эконометрических моделей, нейронных сетей и т.д.).

4. Осуществлены сценарные расчеты альтернативного варианта развития фондового рынка в его стабильной фазе с использованием различных регрессионных моделей (линейные функции времени, индекса ВВП, индекса импорта) и выявлена область возможных значений индекса РТС на интервале 2008-2010 гг. (в условиях отсутствия кризиса и сохранения растущего тренда).

5. Рассчитан сценарий коррекции рынка с использованием нейронных сетей; проведено сопоставление полученной области возможных значений с результатами эконометрических расчетов.

6. Выявлены особенности динамики индекса РТС в кризисной фазе российского фондового рынка; установлена связь индекса РТС с динамикой мировых цен на нефть; сформулированы методические подходы к прогнозированию рынка в этой фазе; разработаны сценарии выхода российского фондового рынка из кризиса на основе прогнозирования мировых цен на нефть.

7. Осуществлена приближенная оценка последствий кризиса на основе сравнения рассчитанных сценариев выхода из кризиса и альтернативных вариантов его стабильного развития.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В соответствии с поставленными задачами в рамках проведенного диссертационного исследования были получены следующие результаты:

1. Проведен системный анализ российского фондового рынка; выявлено шесть основных этапов его развития; исследованы основные тенденции его становления, его особенности в сравнении со зрелыми и возникающими зарубежными рынками; описана его динамика с помощью аппроксимирующих функций (линейная, квадратическая, кубическая).

2. Классифицирован экономико-математический инструментарий, используемый при анализе и прогнозировании фондовых рынков; сделан вывод о необходимости синтеза фундаментального и технического направлений их исследования.

3. Осуществлен обзор экономико-математических моделей поведения инвесторов на фондовом рынке, предложены модификации этих моделей, более точно отображающие нюансы их поведения в условиях финансовых рисков.

4. Произведена оценка и ранжирование факторов, влияющих на развитие российского фондового рынка как макроиндикаторов (ВВП, инвестиции, цена на нефть и др.) так и мировых фондовых индексов (Dow Jones, Nikkei, S&P и др.); выявлены доминирующие факторы для стабильной и кризисной фаз развития.

5. Идентифицированы взаимосвязи между основным его индикатором -индексом РТС и главными макроэкономическими показателями: ВВП, цена на нефть, инвестиции, внешнеторговый оборот и т.д. для условий стабильного рынка. Получены линейные регрессии и рассчитаны соответствующие статистические критерии. Исследована совместная динамика индексов РТС и ВВП; выявлены области их противонаправленного изменения; установлен и исследован фрактальный характер взаимосвязи РТС -ВВП.

6. Построена нейросетевая модель как эффективный инструмент прогнозирования фондовых рынков; произведены её верификация и сопоставление с эконометрическими методами.

7. Предложена концепция комплексного подхода к прогнозированию российского фондового рынка на основе применения различных методов и совмещения полученных результатов по методу Л. Гурвица.

8. Разработана методика альтернативной оценки состояния фондового рынка в фазе кризиса на базе сопоставления его с эталонной траекторией, соответствующей его условной ситуации бескризисного развития; произведено построение условного эталона на интервале 09.2008 -09.2010 гг.

9. Осуществлены сценарные расчеты динамики индекса РТС в зависимости от различных экспертных оценок темпов роста цены на нефть на перспективу в два года.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Торжевский, Кирилл Анатольевич, 2009 год

1. Акелис С.Б. Технический анализ от А до Я. М.: Диаграмма, 1999.

2. Арнольд В.И. Теории катастроф. М.: Наука, 1990.

3. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. — М.: Финансы и статистика, 2004.

4. Бельзецкий А.И. Фондовые индексы. М.: Альпина бизнес букс, 2006.

5. Бенсигнор Р. Новое мышление в техническом анализе. — М.: Интернет-трейдинг, 2002.

6. Бойцов Д.В. Математическое моделирование и прогнозирование показателей рынка образования на основе волновой теории Эллиотта // Открытое образование. Научно-практический журнал, 2008, № 3.

7. Бойцов Д.В. Применение волновой модели Ральфа Эллиотта для анализа российского фондового рынка / Сборник научных статей кафедры иностранного менеджмента и электронной коммерции МЭСИ. М., 2004.

8. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. М.: Дело, 2001.

9. Вильяме Л. Долгосрочные секреты краткосрочной торговли М.: ИК «Аналитика», 2002.

10. Воробьев С.Н., Болдин К.В. Управление рисками в предпринимательстве. М.: Дашков и К0, 2005.

11. Горегляд В., Войтенко Л. Каким быть фондовому рынку России // Финансовый бизнес, 2001, №2.

12. Дементьев В.Е. Некоторые уроки Азиатского финансового кризиса для формирования финансовой модели России. // Теория и практика институциональных преобразований в российской экономике. М.: ЦЭМИ РАН, 2002.

13. Джозеф Т. Упрощенный анализ волн Эллиотта. М.: Мириада, 2003.

14. ДиНаполи Д. Торговля с использованием уровней ДиНаполи. М.: ИК «Аналитика», 2001.

15. Егорова Н.Е., Смулов А.М. Предприятия и банки: взаимодействие, экономический анализ и моделирование. М.: Дело, 2002.

16. Егорова Н.Е., Торжевский К.А. Основные направления и концепции анализа фондовых рынков // Аудит и финансовый анализ, 2008, № 6.

17. Журавлев С. Слишком юные для нехороших болезней // Эксперт, 2007, № 48.

18. Заенцев И.В. Нейронные сети: основные модели. Воронеж, ВГУ, 1999.

19. Закарян И. Практический Интернет-трейдинг. — М.: Акмос-Медиа, 2001.

20. Закарян И.О. Особенности национальных спекуляций, или как играть на российских биржах. М.: ОМЕГА-JI, 2007.

21. Закарян И.О. Практический Интернет-трейдинг. Как работать на рынках акций, опционов, фьючерсов и Forex. М.: SmartBook, 2008.

22. Злотник A.A. Эмпирическое исследование устойчивости поведения показателя Хёрста. // Прикладная эконометрика, 2007, № 5.

23. Иванов A.B. Сценарии развития российского фондового рынка // Проблемы прогнозирования, 2004, № 4.

24. Ивантер А. Гримасы бума Хейсей / Эксперт, 2007, № 48 (589).

25. Кац Д.О., Маккормик Д.Л. Энциклопедия торговых стратегий. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006.

26. Киселева И.А. Моделирование рисковых ситуаций. / Учебно-практичсское пособие. — М.: Евразийский открытый институт МЭСИ, 2007.

27. Киселева И.А. Оценка рисков в бизнесе // Консультант директора, 2001, № 15.

28. Клейнер Г.Б. Производственные функции: теория, методы, применение. М.: Финансы и статистика, 1986.

29. Клейнер Г.Б. Эконометрическое моделирование функционирования предприятия в рыночной среде. М.: Наука, 1997.

30. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. М.: Финансы и статистика, 2000.

31. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия - Телеком, 2002.

32. Курдюмов С.П. Законы эволюции и самоорганизации сложных систем / ИПМ, 1990, №45.

33. Лебедев В.В. Математическое моделирование социально-экономических процессов. М.: Изограф, 1997.

34. Лебо Ч., Лукас Д.В. Компьютерный анализ фьючерсных рынков. М.: «Альпина», 1998.

35. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сулакшин С.С. Применение вычислимых моделей в государственном управлении. М.: Научный эксперт, 2007.

36. Мандельброт Б. Фракталы, случай и финансы: Пер. с англ. Москва-Ижевск: НИЦ «Регулярная хаотическая динамика», 2004.

37. Маршалл Д.Ф., Бансал В.К. Финансовая инженерия: Полное руководство по финансовым нововведениям: Пер с англ. -М.: ИНФРА-М, 1998.

38. Матвейчук A.B. Нечеткая идентификация и прогнозирование финансовых временных рядов // Экономическая наука современной России, 2006, № 3 (34).

39. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. Учебное пособие / Под. ред. Б.А. Лагоши. М.: Финансы и статистика, 2003.

40. Мэрфи М. Дж. Технический анализ фьючерсных рынков: теория и практика. — М.: Евро, 2002.

41. Найман Э.Л. Малая энциклопедия трейдера. Киев: ВИРА-Р: Альфа Капитал,1999.

42. Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.

43. Нили Г. Мастерство анализа волн Эллиотта. М.: ИК Аналитика, 2002.

44. Норткотт Д. Принятие инвестиционных решений. — М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.

45. Нуждин И. Прогноз дело серьезное // Рынок ценных бумаг, 2005, № 12.

46. Пардо Р. Разработка, тестирование и оптимизация торговых систем для биржевого трейдера. М.: Минакс, 2002.

47. Первозванский A.A. Оптимальный портфель ценных бумаг на нестационарном неравновесном рынке // Экономика и математические методы, т. 35, вып. 3, 1999.

48. Петере Э. Фрактальный анализ финансовых рынков. М.: Интернет-трейдинг,2004.

49. Петере Э. Хаос и порядок на рынках капитала. М.: Мир 2000.

50. Пискулов Д.Ю. Теория и практика валютного дилинга Foreign Exchange and Money Market Operations: Прикладное пособие. Зе изд., исп. и доп. - М.: Диаграмма, 1998.

51. Российский фондовый рынок: Законы, комментарии, рекомендации. / Под. ред. Козлова A.A. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1994.

52. Русинов В.Н. Финансовый рынок. Инструменты и методы прогнозирования. — М.: Едиториал УРСС, 2000.

53. Сафонов В. Практическое использование волн Эллиотта в трейдинге: диагностика, прогнозирование и принятие решений. М.: Альпина Паблишер, 2003.

54. Седелев Б.В. Надежность прогнозирования временных рядов и вопросы «разладки» их регрессионных моделей // Экономика и математические методы, т. 36, вып. 1, 2000.

55. Селигмен Б. Основные течения современной экономической мысли. М.: Прогресс, 1968.

56. Сито Б. Психология электронного трейдинга. Сила для торговли. М.: Омега-Л,2005.

57. Сорос Дж. Рынок: рациональные оценки и заблуждения / Знания сила, 1990,8.

58. Суколенов В. Механические торговые системы. / http://www.stockportal.ru

59. Тарп В.К. Биржевые стратегии игры без риска. СПб: Питер, 2005.

60. Теплов С.Е. О влиянии гэпов на внутридневную торговлю на фондовых рынках // Финансы и бизнес, № 3, 2007.

61. Теплов С.Е., Клочихин Л.В. Форвард анализ торговых стратегий на рынках капитала. Математико-статистический анализ социально-экономических процессов: Межвузовский сборник научных трудов. Вып. 4./ МГУЭСИ. — М., 2007.

62. Теплов С.Е., Клочихин Л.В. R/S анализ фондового рынка Nasdaq. — Математико-статистический анализ социально-экономических процессов: Межвузовский сборник научных трудов. Вып. 4./ МГУЭСИ. М., 2007.

63. Теплов С.Е. R/S анализ американского фондового, российского фондового и валютного рынков // Сб. статей «Финансовый сектор в экономике». — М.: МФПА, 2007.

64. Торжевский К.А. Модели и методы анализа рынка корпоративных ценных бумаг. М.: ЦЭМИ РАН. Сб.: Стратегическое планирование и развитие предприятий, 2006 г.

65. Торжевский К.А. Модели и методы поведения лица, принимающего решения в условиях риска// ОППМ, т. 14, вып. 1, 2006.

66. Торжевский К.А. Основные тенденции развития российского фондового рынка, факторы формирования финансовой стратегии предприятия. — М.: ЦЭМИ РАН. Сб.: Стратегическое планирование и развитие предприятий, 2006 г.

67. Торжевский К.А. Принципы анализа поведения игроков на фондовом рынке. -М.: ЦЭМИ РАН. Сб.: Стратегическое планирование и развитие предприятий, 2005 г.

68. Торжевский К.А. Российский фондовый рынок: основные понятия и модели / Вестник трудов Куб. ГУ, № 3, 2007.

69. Торжевский К.А. Типология инвесторов и модели их поведения с учетом риска. М.: ЦЭМИ РАН. Сб.: Теория и практика эффективного функционирования российских предприятий, 2005.

70. Туган-Барановский М.И. Периодические промышленные кризисы. Общая теория кризисов. М.: Наука-РОССПЭН, 1997.

71. Уотшем Т. Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1999.

72. Участники фондового рынка. / http://www.biggap.rulros fr2.html

73. Фрост А., Пректер Р. Полный курс по закону волн Эллиотта. Ключ к пониманию рынка. М.: Альпина бизнес букс, 2007.

74. Шадрин В. Гипотеза информационной зависимости финансовых рынков в свете современных представлений теории самоорганизации // http://www.liber.rsuh.ru

75. Шапкин A.C. Управление портфелем инвестиций ценных бумаг. М.: «Дашков и К», 2006.

76. Шапкин A.C. Экономические и финансовые рынки: оценка, управление, портфель инвестиций. М.: Дашков и К°, 2003.

77. Шарп У., Александер Г., Бейли Дж. Инвестиции. М.: ИНФРА-М, 2007.

78. Ширяев А.Н. Основы стохастической финансовой математики. Т. 1: Факты и модели. М.: ФАЗИС, 2004.

79. Ширяев А.Н. Основы стохастической финансовой математики. Т. 2: Теория. -М.: ФАЗИС, 2004.

80. Шишкин A.A. Фондовый рынок: консервативный подход. — М.: Эгмонт Россия1. Лтд.

81. Штовба С.Д. Идентификация нелинейных зависимостей с помощью нечеткого логического выбора в системе MATLAB // Exponenta Pro. Математика в приложениях, 2003, № 2.

82. Шумейкер Л. Модель ожидаемой полезности: разновидности, подходы, результаты и пределы возможностей. // Thesis, 1994, вып. 5.

83. Экономико-математический энциклопедический словарь. М.: Большая Российская энциклопедия, ИНФРА-М, 2003.

84. Эрлих A.A. Технический анализ товарных и фьючерсных рынков. М.: Финансист, 2000.

85. Юрченко К.П. Трендовый анализ в макроэкономическом прогнозировании: оценка традиционных макродинамических процессов // Журнал экономической теории, 2006, № 4.1. Иностранная литература

86. Anis A.A., Lloyd E.H. The expected value of the adjusted rescaled Hurst range of independent normal summands // Biometrica. 1976. V. 63. № 1.

87. Bachelier L. Theory of Speculation / In P. Coother col. The Random Character of Stock Market Prices. Cambridge, MIT Press, 1964 (Originally published in 1900).

88. Bensignor R. New Thinking in Technical Analysis: Trading Models from the Masters. Bloomberg Press, 2000.

89. Black F. and Scholes M. The Pricing of Options and Corporate Liabilities, Journal of Political Economy, May/June, 1973.

90. Coother P. Comments of the Variation of Certain Speculative Prices / In P. Coother col. The Random Character of Stock Market Prices. Cambridge, MIT Press, 1964 (Originally published in 1900).

91. Elliott R.N. Reconstruction of the Elliott Wave Principle (New Expanded Edition) -Amer Classical Coll Pr, 1982.

92. Engle R. and Bollerslev T. Modelling the Persistance of Conditional Variances. -Econometric Revious, 5, 1986.

93. Faber M. http://www.gloomboomdoom.com/assetssitelogo/logogbdmainexl.gif

94. Fama. E.F. Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work -Journal of Finance 25, 1970.

95. Feller W. The asymptotic distribution of the range of sums of independent random variables // Annals of Mathematical Statistics. 1951. V. 22 № 3.

96. Fischer R. Fibonacci Applications and Strategies for Traders. 1 edition Wiley,2003.

97. Hurst J.M. Cyclic Analysis: A Dynamic Approach to Technical Analysis. 1 edition -Traders Press, 1993.

98. Hurst H.E. Long-term storage capacity of reservoirs // Transactions of American Society of Civil Engineers. 1951. V. 116.

99. Introduction to Technical Analysis (Reuters Financial Training Series) John Wiley & Sons, 2000.

100. Kahneman D. and Tversky A. Psychology of Preferences, Scientific American, 246,1982.

101. Kendall M.G. The Analysis of Economic Time Series / In P. Coother col., The Random Character of Stock Market Prices. Cambridge, MIT Press, 1964 (Originally published in 1900).

102. Lo A., Mackinlay A.C. Stock Market Prices Do Not Follow Random Walks: Evidence from a Simple Specification Test // Review of Financial Studies, 1,1988.

103. Mandelbrot B.B. The fractal Geometry of Nature. New York: W.H. Freeman. 1982.

104. Mandelbrot B. The Pareto-Levy Last and the Distribution of Income, International Economic Review, 1, 1960.

105. Mandelbrot B.B. Robustness of the rescaled range R/S in the measurement of non-cycling long-run statistical dependence // Water Resources Research. 1969. V. 5. № 5.

106. Markowitz H.M. Portfolio selection // Journal of Finance, 7, 1952.

107. Meyers D. Curve Fitting, Data Mining, Strategy Optimization & Walk Forward Analysis Using The Acceleration System. — Working Paper October 2004. / http://www.meyersanalytics.com/publications/wfaccelsys.pdf

108. Neely G., Hall E. Mastering Elliott Wave: Presenting the Neely Method: The First Scientific, Objective Approach to Market Forecasting with the Elliott Wave Theory (version 2). 2 Rev Ed edition Windsor Books, 1990.

109. Osborne M.F. Brownian Motion in the Stock Market / In P. Coothcr col. The Random Character of Stock Market Prices. Cambridge, MIT Press, 1964 (Originally published in 1900).

110. Patterson D. Artificial Neural Networks. Singapore, Preutice Hall, 1996.

111. Peters E. Fractal Structure in the Capital Markets // Financial Analysts Journal, July/August 1989.

112. Peters E. A Chaotic Attractor for the S&P 500 // Financial Analysts Journal, March/April 1991 b.

113. Peters E. R/S Analysis using Logarithmic Returns: A Technical Note // Financial Analysts Journal, November/December 1992.

114. Prechter R. The Major Works of R.N. Elliott New Classical Library, 1987.

115. Prechter R., Bolton A.H. The Complete Elliott Wave Writings of A.H. Bolton -Bookworld Services, 1994.

116. Roberts H.V. Stock Market «Patterns» and Financial Analysis: Methodical luggestions / In P. Coother col., The Random Character of Stock Market Prices. Cambridge, MIT Press, 1964 (Originally published in 1900).

117. Ross S.A. The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing, Journal of Economic Theory, 13, 1976.

118. Sharpe W. Investors and Markets: Portfolio Choices, Asset Prices, and Investment Advice (Princeton Lectures in Finance) Princeton University Press, 2006.

119. Sharpe W.F. Investor Wealth Measures and Expected Return // Quantifying the Market Risk Premium Phenomenon for Investment Decision Making. Charlottesville, Virginia: The Institute of Chartered Financial Analysis, 1990.

120. Sharpe W.F. Portfolio Theory and Capital Markets. New York: Mc Grow-Hill,1970.

121. Sornette D. Critical events in complex financial systems. Princeton University Press. 2003.rl

122. Stokes M. Trading Systems Defined // Technical Analysis of STOCKES & COMMODITIES. January 2007.

123. Sunny H. Trading 101: How to trade like Pro // John Wiley & Sons. 1996.

124. Tobin J. Liquidity Preference as Behavior Towards Risk. // Review of Economic Studies, 25, February, 1958.

125. Tversky A. «The Psychology of Risk» in Quantifying in Market Risk Premium Phenomena for Investment Decision Making. Charlottesville, VA: Institute of Chartered Financial Analys, 1990.

126. Walker M.W. How to Identify High Profit Elliott Wave Trades in Real-Time -Windsor Books, 2001.

127. Weis D.H. Trading With the Elliott Wave Principle Probus Pub Co, 1989.

128. Ziontz S., Wallcnius J. An Interactive Programming Method for Solving the Multiple Criteria Problem. // Management Science, 1976, v. 22, № 6.

129. Нормативно-правовые документы

130. Постановление Правительства РФ от 28 ноября 2002 г. N 845 «О привлечении брокеров для продажи находящихся в государственной и муниципальной собственности акций открытых акционерных обществ через организатора торговли на рынке ценных бумаг».

131. Постановление Правительства РФ от 30 июня 2004 г. N 317 «Об утверждении Положения о Федеральной службе по финансовым рынкам».

132. Постановление Правительства РФ от 14 июля 2006 г. N 432 «О лицензировании отдельных видов деятельности на финансовых рынках».

133. Постановление федеральной комиссии по рынку ценных бумаг от 11 октября 1999 г. № 9 «Об утверждении правил осуществления брокерской и дилерской деятельности на рынке ценных бумаг Российской Федерации».

134. Постановление федеральной комиссии по рынку ценных бумаг от 14 августа 2002 года № 31/пс «Об утверждении положения о составе и структуре активов акционерных инвестиционных фондов и активов паевых инвестиционных фондов».

135. Распоряжение Правительства РФ от 1 июня 2006 г. N 793-р «Об утверждении стратегии развития финансового рынка РФ на 2006 2008 гг. и плана мероприятий по ее реализации».

136. Указ Президента РФ от 16 сентября 1997 г. N 1034 «Об обеспечении прав инвесторов и акционеров на ценные бумаги в Российской Федерации».

137. Указ Президента РФ от 16 июля 1997 г. N 730 «О государственной комиссии по защите прав инвесторов на финансовом и фондовом рынках России».

138. Федеральный Закон РФ от 5 марта 1999 г. N 46-ФЗ «О защите прав и законных интересов инвесторов на рынке ценных бумаг».

139. Федеральный Закон РФ от 29 июля 1998 г. N 136-Ф3 «Об особенностях эмиссии и обращения государственных и муниципальных ценных бумаг».

140. Федеральный Закон РФ от 22 апреля 1996 г. N 39-Ф3 «О рынке ценных бумаг».

141. Федеральный Закон РФ от 26 ноября 1998 г. N 182-ФЗ «О внесении изменения и дополнения в статью 43 Федерального Закона «"О рынке ценных бумаг».