Разработка модели анализа активов в рамках гипотезы когерентных фондовых рынков тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат наук Тихненко, Анастасия Николаевна

• Тихненко, Анастасия Николаевна
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Тихненко, Анастасия Николаевна

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ФИНАНСОВОГО ИНВЕСТИРОВАНИЯ

1.1. Гипотеза эффективных рынков

1.2. Гипотеза фрактальных рынков

1.3. Фундаментальный анализ

1.4. Технический анализ

Выводы по первой главе

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ АНАЛИЗА ФИНАНСОВЫХ АКТИВОВ

2.1. Гипотеза когерентных рынков

2.2. Индикатор изменений характера динамики ценовых рядов

2.3. Модель анализа финансовых активов

2.4. Алгоритм принятия управленческих решений на фондовом рынке

2.5. Модель оценки прироста инвестированного капитала

Выводы по второй главе

ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛИ АНАЛИЗА ФИНАНСОВЫХ АКТИВОВ

3.1. Алгоритм определения рыночных активов с высоким потенциалом получения прибыли

3.2. Применение алгоритма определения инвестиционной привлекательности фондовых рынков

3.3. Тестирование системы поддержки принятия управленческих решений на фондовом рынке

Выводы по третьей главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Таблица П1. - Расшифровка тикеров ценных бумаг

П2. Программный код для вычисления параметров синтетического индикатора

Хольта (разработано с использованием ПП MathCad)

ПЗ. Программный код для вычисления параметров синтетической модели анализа финансовых активов Хольта-Веге (разработано с использованием 1111 MathCad)

П4. Программный код для вычисления параметров индикатора торговой системы Momentum (разработано с использованием ПП MathCad)

П5. Программный код для вычисления параметров индикатора торговой системы Moving Average (разработано с использованием ПП MathCad)

П6. Программный код для вычисления параметров индикатора торговой системы Bollinger Bands (разработано с использованием ПП MathCad)

Таблица П7. - Карта инвестора для активов с высоким итоговым баллом, сентябрь 2007 - июль 2013

Таблица П8. - Карта инвестора для активов MERVAL, FTSE 100, SSE Composite, Hang Seng (HSI) и KOSPI, сентябрь 2007 - июль 2013

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка модели анализа активов в рамках гипотезы когерентных фондовых рынков»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Современные тенденции глобализации экономики приводят к росту вовлеченности российских компаний в процесс торговли на фондовом рынке. Согласно официальным данным на конец 2013 года Московская Биржа занимает 13-ое место в мире по размеру собственной капитализации, а суммарный оборот биржевых торгов составляет 24 триллиона рублей, что сопоставимо с 87% внешнеторгового оборота России. Наблюдаемый рост ликвидности финансовых активов открывает широкие возможности для оперативного управления портфелем ценных бумаг, а также для поиска оптимального баланса между потенциальной доходностью и рисками вложений в фондовый рынок.

Диверсификация и хеджирование являются основными инструментами портфельного риск-менеджмента, позволяющими ограничивать влияние ценовых изменений активов на финансовый результат сделок. Однако данные методы не позволяют получить сверхприбыль и, как правило, требуют дополнительных финансовых издержек на приобретение производных ценных бумаг.

Потребность снизить влияние управляемого риска на финансовый результат работы инвестора делает востребованными новые подходы и инструменты анализа потенциальных потерь на фондовом рынке. Использование таких методов способно увеличить эффективность работы торговых систем путем адекватной коррекции сигналов фондовых индикаторов в соответствие с текущей оценкой состояний финансовых активов, что позволит трейдеру не брать на себя рыночный риск при неблагоприятной ситуации на рынке и активно инвестировать при благоприятной.

Задачи снижения уровня управляемого риска1 и определения активов с высоким потенциалом получения прибыли в результате совершения спекулятивных сделок обуславливают потребность в создании соответствующего

1 Под риском понимается возможность отрицательного отклонения между плановым и фактическим результатами, т.е. опасность неблагоприятного исхода на одно ожидаемое явление.

экономико-математического инструментария и построении эффективной системы поддержки принятия управленческих решений на фондовом рынке, что и определяет актуальность темы диссертационной работы.

Степень разработанности и изученности темы. Проблемам анализа и моделирования динамики ценовых рядов на фондовом рынке посвящено значительное число научных публикаций как отечественных, так и зарубежных исследователей.

Одним из наиболее изученных инструментов прогнозирования доходности вложений в ценные бумаги является фундаментальный анализ (Б. Грэхем, Д. Додд, У. Баффетт и др.). Он опирается на макроэкономические индикаторы и финансовые показатели компаний, что делает его применимым исключительно для целей долгосрочного инвестирования.

Большое количество научных работ посвящено техническому анализу (С. Акелис, Б. Вильяме, Ч. Лебо, Дж. Мэрфи), имеется значительный опыт практического использования, однако этот инструмент краткосрочного прогнозирования продолжает динамично развиваться. Потребность в разработке нового инструментария технического анализа обуславливается использованием существующих торговых систем, опирающихся на экономико-математический аппарат, наряду с экспертной оценкой рисков инвестора. Такое несоответствие точности применяемых в торговле инструментов способно не только существенно снизить эффективность работы инвестора, но и привести к его финансовым потерям по сделкам.

Разработка инструментов технического анализа осуществляется в рамках одной из существующих гипотез: эффективного рынка (Ю. Фама, Г. Маркович, М. Миллер, У. Шарп и др.), фрактального рынка (Б. Мандельброт, X. Херст, Э. Петере, А.Н. Ширяев и др.) или когерентного рынка, предложенной Т. Веге.

Гипотезы эффективного и фрактального рынков характеризуются высокой степенью изученности, однако их постулаты подвергаются аргументированной критике, а методы работы на фондовом рынке, предложенные в рамках этих

гипотез, сильно ограничены необходимыми условиями.

5

Гипотеза когерентного рынка разработана в наименьшей степени, но она обладает большим потенциалом дальнейшего развития благодаря системному подходу к выявлению состояний ценовых рядов, что может способствовать расширению области эффективных решений инвестора.

Принимая во внимание несовершенство существующих торговых систем, экспертное управление рисками инвестора, а также недостатки наиболее распространенных рыночных гипотез, автором была поставлена задача отказаться от совершенствования инструментария эффективного и фрактального рынков и сфокусироваться на разработке новых инструментов технического анализа, опираясь на гипотезу когерентного рынка.

Отмеченные обстоятельства определили выбор объекта, предмета, цели и задач диссертационного исследования.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является построение системы поддержки принятия инвестором управленческих решений при работе на фондовом рынке, включающей разработку алгоритма оценки инвестиционной привлекательности рыночных активов, а также создание экономико-математической модели, увеличивающей эффективность работы торговых систем в условиях высокой волатильности фондового рынка.

Для достижения цели исследования были поставлены следующие задачи:

1. Провести обзор существующих гипотез рынков капитала, методов и инструментов анализа финансовых активов, обращающихся на фондовых рынках;

2. Разработать индикатор, выявляющий изменения в характере динамики ценовых рядов, способных привести к неактуальности настроек торговой системы;

3. Предложить модель анализа финансовых активов, позволяющую определять наиболее благоприятные временные границы для торговли на фондовом рынке;

4. Разработать инструментарий поддержки принятия управленческих решений, включающий методы формирования стратегии инвестора и модель оценки финансового результата ее реализации;

5. Сформулировать методические принципы отбора финансовых активов для инвестирования;

6. Провести апробацию и оценить эффективность использования разработанной системы поддержки принятия управленческих решений при работе на фондовом рынке.

Объект и предмет исследования. Объектом диссертационного исследования являются фондовые рынки. Предметом исследования выступают процессы принятия управленческих решений субъектом фондового рынка (инвестором) по снижению управляемого риска при совершении спекулятивных сделок.

Область исследования. Результаты диссертационного исследования соответствуют пункту 1.6 «Математический анализ и моделирование процессов в финансовом секторе экономики, развитие метода финансовой математики и актуарных расчетов» паспорта специальности 08.00.13 ВАК Минобрнауки России.

Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретическую и методологическую основу диссертационного исследования составили труды отечественных и зарубежных ученых, а также специалистов и аналитиков в предметных областях экономики, финансового анализа, технического анализа, косвенных инвестиций, риск-менеджмента, статистики и эконометрики. В частности, работы С.А. Айвазяна, К. Доугерти, Т.А. Дубровой, Н.Е. Егоровой, Ю.П. Лукашина, B.C. Мхитаряна, С.Е. Теплова, Ч. Хольта и др.

Методы исследования. В работе применялись экономико-математические методы моделирования и статистического анализа. Для обработки наблюдений использовались ППП «Mathcad 14.0», «SAS 9.3», «SPSS 21.0» и «MetaStock 10.0».

Научная новизна. В диссертационной работе усовершенствованы методы и

инструменты оценки финансовых активов, обеспечивающие увеличение

7

эффективности работы торговых систем на фондовых рынках с высоким уровнем волатилыюсти.

Предмет защиты составляют следующие результаты, полученные лично автором и содержащие элементы научной новизны:

1. Разработан синтетический индикатор, выявляющий изменения в характере динамики ценовых рядов финансовых активов, основанный на адаптивной полиномиальной модели Хольта. В отличие от существующих инструментов, предложенный автором индикатор выделяет только те изменения волатилыюсти или тренда ценового ряда, которые приводят к устареванию настроек торговой системы.

2. Создана синтетическая модель анализа финансовых активов, определяющая наступление и окончание периода времени эффективной работы действующей торговой системы. В то время как существующие стратегии инвесторов основываются на экспертном определении границ корректной работы торговой системы, исходя из анализа ретроспективных данных, разработанная модель оценивает характер динамики финансовых активов во время торговли, базируясь на экономико-математическом аппарате синтетического индикатора Хольта и нелинейной статистической модели Веге.

3. Предложен оригинальный алгоритм принятия управленческих решений на фондовом рынке, который в отличие от традиционных стратегий инвесторов (зависящих от сигналов торговой системы и экспертной оценки информационного фона), позволяет вести торговлю с учетом экономико-математического анализа динамики ценовых рядов активов.

4. Разработана модель оценки прироста инвестированного капитала, определяющая финансовый результат принятия управленческих решений на фондовом рынке. В то время как существующие методы оценивают итог работы инвестора по эффективности действующей торговой системы, новая модель содержит блок корректировки

управленческих решений с учетом результатов работы синтетической модели анализа финансовых активов.

5. Создан алгоритм определения инвестиционных активов с высоким потенциалом получения прибыли. В отличие от портфельного подхода (оптимизирующего состав инвестиционных активов) особенностью данной разработки является введение автором нового параметра, участвующего в выявлении приоритетных для мониторинга и анализа ценных бумаг, - продолжительности пребывания актива в благоприятном для осуществления торгов состоянии.

Теоретическая и практическая значимость диссертационного исследования. Теоретическая значимость результатов диссертационного исследования состоит в развитии методов моделирования на фондовых рынках и анализа временных рядов финансовых активов, в разработке комплексного экономико-математического инструментария принятия управленческих решений на фондовом рынке, а также в создании алгоритма, совершенствующего методические основы оценки инвестиционной привлекательности финансовых активов, обращающихся на фондовом рынке.

Практическая значимость результатов диссертационного исследования заключается в разработке комплексного инструментария, позволяющего увеличить эффективность работы торговой системы. Предложенная автором система поддержки принятия управленческий решений на фондовом рынке представляет собой законченный формализованный механизм синхронной коррекции возникающих торговых и модельных сигналов, позволяющей снизить управляемый риск инвестора. Осуществлена апробация полученных результатов, проведены работы по построению высокодоходных торговых систем на основании разработанных алгоритмов, индикатора и моделей.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения и выводы диссертации докладывались и получили положительную оценку на конференции «Ценности и интересы современного общества», Москва, октябрь 2013.

Основные результаты диссертационной работы используются в работе ООО «Либерти Групп» (ИК) в качестве системы поддержки принятия управленческих решений на фондовом рынке, что подтверждается справкой о внедрении.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 6 печатных работ общим объемом 2,46 п.л. (их них авторские - 2,29 п.л.), в том числе 4 печатные работы в рекомендованных ВАК Минобрнауки России изданиях общим объемом 2,06 п.л. (их них авторские - 1,89 п.л.).

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ФИНАНСОВОГО

ИНВЕСТИРОВАНИЯ

1.1. Гипотеза эффективных рынков

Свои истоки гипотеза эффективных рынков берет с 1900 года, когда Луи Башелье впервые предложил рассмотреть динамику котировок активов через призму приращения цен. Результаты данного анализа, как и сама идея, легли в основу диссертационной работы Л. Башелье «Математическая теория спекуляций» [91].

На сегодняшний день гипотеза эффективных рынков по праву считается наиболее распространенной в теории финансового инвестирования. Кроме того, концепция гипотезы подразумевает проведение вероятностных расчетов при исследовании динамики котировок активов [126, р. 9], что вытекает из предположения, что рыночные цены представляют собой случайный процесс со стационарными приращениями [100, р. 35].

В гипотезе полагается, что в текущей цене актива отражена все публичная информация [99], и следующий ценовой сдвиг может произойти только тогда, когда появится новая порция новостей, которую рынку необходимо будет учесть [98, р. 265]. Наличие большого количества инвесторов на торговой площадке и рационализм в их действиях позволяют пренебречь возможным эффектом «неправильной трактовки новостей» [94, 95]. Полагается, что реакция на информацию у всех участников рынка однородна и не смещена во времени [101, р. 427].

Таким образом, изменения цены следуют случайному блужданию, а их вероятностное распределение при накоплении наблюдений стремится к нормальному [96, 102].

Однако в процессе развития теории эффективных рынков стали появляться

факты, демонстрирующие, что разностные распределения котировок активов не

всегда имеют вид нормального распределения [105, р. 282]. Одна из «аномалий»

11

была обнаружена Осборном при исследовании функции плотности прибылей фондового рынка. Присутствие у функции распределения «толстых хвостов» вызвало массу споров (рисунок 1.1). Было высказано предположение, что ценовые изменения на самом деле принадлежат семейству устойчивых распределений Парето, которые характеризуются неопределенной или бесконечной дисперсией.

Рисунок 1.1 - Функция плотности распределения 5-ти дневной относительной доходности цен на никель

Причины наблюдения лептоэксцесса (толстые хвосты и высокий пик) распределения нормированных ценовых разностей по результатам длительных дебатов связали с порционным поступлением информации инвесторам. Экспертно провели оценку распределения информационного фона и предположили, что сгустки новостей должны приводить к лептоэксцессу в распределении поступления новых фактов, что в свою очередь отражается на характеристиках функции ценовых изменений.

Впоследствии было накоплено достаточное количество фактов, свидетельствующих о том, что прибыли не следуют нормальному распределению

[103]. По этой причине теория эффективных рынков была подвергнута серьезной доработке в целях рассмотрения ситуаций неэффективности рыночного состояния.

На сегодняшний день существует три формы эффективного состояния рынка:

• слабая форма, характеризующаяся присутствием информации F1, полученной по итогам исследований динамики котировок на ретроспективных данных. Слабая форма гипотезы эффективного рынка сильно ограничивает эффективность использования инструментов технического анализа.

• умеренная форма, предполагает наличие как информации, полученной из ретроспективных данных, так и доступность публичной информации всем участникам фондового рынка (различные отчеты компаний, показатели экономики, мировые индикаторы и т. д.), т.е. F2(F2 z> F1).

• сильная форма, или идеальная форма гипотезы, основывается на доступности всей существующей в природе информации (даже

инсайдерской) всем участникам рынка без исключений: F3(f3 dF2dF!). Полагается, что умеренная форма гипотезы эффективных фондовых рынков на практике встречается гораздо чаще, чем две другие. Однако в действительности сильное смещение информационного фона, неравномерное распределение новостей, присутствие на рынке особых инвесторов, обладающим инсайдом, появлением новой классификации нивелировать не удалось [86]. Более того, не было предложено эффективных инструментов по уменьшению эффекта расслоения информационного фона. По этой причине инвесторы все чаще стали ориентироваться на пассивное управление капиталом, включая различные инвестиционные фонды, гибридные стратегии и т.д. Портфельная теория Г. Марковича

Появление теории формирования портфеля ценных бумаг Г. Марковича [119, р. 78-90] послужило новым толчком развития гипотезы эффективных рынков. Предложенный подход к выбору и формированию портфеля ченных бумаг на

основе двух показателей: ожидаемой доходности и уровня риска [121], позже лег в основу многих востребованных на сегодняшний день разработок.

Г. Марковиц полагал, что инвестор стремится оптимизировать стратегию ведения торгов: либо максимизировать доходность портфеля ценных бумаг при текущем уровне риска, либо минимизировать уровень риска при заданной доходности портфеля [120]. Достичь оптимизации стратегии позволяет диверсификация инвестиций. Мерой риска в теории портфелей выступает стандартное отклонение котировок активов.

При этом отношение инвестора к основным характеристикам портфеля -показателям доходность и риск, можно описать множеством кривых безразличия.

Позже разработка Г. Марковица нашла дальнейшее развитие в работе Д. Тобина, где распределение инвестиций осуществлялось между рисковыми и безрисковыми вложениями. Также Д. Тобином было доказано, что оптимальным может быть только одна структура портфеля и на самом деле определение оптимального портфеля не зависит от склонности инвестора к риску.

САРМ [84, с. 258-288]

В 1966 году У. Шарп разработал модель оценки финансовых активов (САРМ), в рамках которой модель поведения инвесторов основывалась на рационализме и концепции равновесия. В действительности САРМ явилась развитием теории портфеля Г. Марковица, дополняя теорию допущениями о доступности информации и поведении участников рынка.

Основными параметрами САРМ выступают уровень риска и р -коэффициент чувствительности актива к динамики рынка.

При этом выдвигаются следующие предположения:

1. Фондовый рынок - рынок совершенной конкуренции. Ни один инвестор не способен повлиять на цену активов.

2. Фондовый рынок равновесен. Котировки активов отражают реальный уровень риска.

3. Информация одинаково доступна всему рынку. Распространение

информации осуществляется одномоментно и бесплатно.

14

4. Информация интерпретируется всеми инвесторами одинаково.

5. Инвесторы рациональны в своих решениях. Ни один инвестор не стремится к бездумному вложению в активы с высокой доходностью без предварительной оценки уровня риска - инвесторы стремятся максимизировать значение коэффициента Шарпа.

6. Инвесторы имеют одинаковые прогнозы. Ожидания доходности и уровня риска по каждому активу для всех инвесторов гомогенны. При нарушении данного постулата происходит потеря баланса множества эффективных портфелей.

7. Инвестиционный горизонт для всех инвесторов один (для четкого обозначения доходности по безрисковым инвестициям).

8. Кредиты (и займы) для всех инвесторов имеют одинаковые условия (по безрисковой ставке).

9. Существованием налогов, комиссионных, проскальзывания и ограничений на продажу без покрытия пренебрегается.

10. Количество активов зафиксировано, все активы делимы и торгуемы. Данное предположение позволяет пренебречь ликвидностью активов.

Исходя из вышеизложенных допущений, формируются утверждения о поведении инвесторов на фондовом рынке. Полагается, что оптимальный портфель можно описать комбинацией бумаг, наиболее полно охватывающих весь ассортимент рынка [129, р. 439]. Изменение уровня риска портфеля осуществляется путем добавления в него безрисковых активов (с целью уменьшения стандартного отклонения всего портфеля) или путем включения в портфель новых рисковых активов (посредством получения кредита по безрисковой ставке). Считается, что на множестве эффективных портфелей активам с большей доходностью характерен больший уровень риска.

5

Эффективные портфели —• Эффективное множество —

Область допустимых портфелей

Допустимые, но неэффективные —о портфели

Недопустимые портфели — <§)

о 2

Риск

Рисунок 1.2 - Иллюстрация построения стратегий инвесторов согласно САРМ

Линия рынка капитала касается эффективной границы рыночного портфеля в точке Н (рисунок 1.2). Точка Р является значением безрисковой ставки [128].

Портфели, находящиеся на прямой РН, называются «лежащими на линии рынка капитала» (наиболее предпочтительные для инвесторов).

САРМ относится к линейным моделям, работающим в рамках эффективных рынков и требующим нормального (или логнормального) распределения прибыли. Несмотря на присутствие весомых ограничений, накладываемых на использовании модели, САРМ остается классическим инструментом портфельных инвестиций, на который опираются как многочисленные стратегии инвесторов, так и новейшие разработки ученых [6].

1.2. Гипотеза фрактальных рынков

Пытаясь избежать линейного приближения в расчетах движения рыночных цен, некоторые экономисты прибегали к детальному изучению природных явлений, в частности, поведения открытых систем при физическом воздействии извне. Принимая во внимание тот факт, что непосредственно природная структура присутствует во всех сферах и областях живого и неживого миров [97], итеративное разложение природных процессов на уровне взаимодействия микросистем способствовало бы определению и математическому описанию сложных динамических моделей в экономике.

В экономической теории система рассматривается как стремящийся к состоянию покоя субъект научного исследования. Такое представление вытекает из теории Ньютона. Понятие движения равновесия в физической теории относится к телу, находящемуся в состоянии покоя. Исходя из ньютоновской динамики, система фондовых рынков находится в естественном равновесии до тех пор, пока не произойдет возмущение (по причине экзогенного воздействия).

Однако, рассматривая физические исследования сквозь призму сложных процессов взаимодействия множества систем, теория «естественного баланса» сменяется пониманием того, что природа на самом деле находится в состоянии

"У

непрерывных флуктуаций [32, с. 16]. По этой причине можно предположить, что статическое равновесие в действительности не является естественным состоянием системы.

В нелинейных динамических системах случайность и порядок сосуществуют. По этой причине разлагать временной ряд, вычленяя из него наложенный шум, нельзя - необходимо рассматривать каждую составляющую ряда как неотъемлемую часть динамического процесса функционирования системы.

2 Флуктуации — случайные отклонения от среднего значения физических величин, характеризующих систему из большого числа частиц; вызываются тепловым движением частиц или квантовомеханическими эффектами.

Теория сложности свидетельствует о том, что комбинация локальной случайности и глобального порядка порождает системы более устойчивые по отношению к влияниям экзогенных факторов [8, с. 305]. Непредсказуемая реакция на раздражитель позволяет нелинейным системам лучше адаптироваться к внешнему воздействию на длинных этапах существования, в отличие от статических систем, реагирующих линейно. Гибкость системы в данном случае является необходимым инструментом в борьбе за выживание, что позволяет в значительной мере эволюционировать в различных областях.

Отходя от линейной парадигмы, требующей расчленения временных рядов на элементы, имеет смысл сфокусировать внимание на математической теории нелинейных динамических систем, именуемой теорией хаоса [21]. Применение теории хаоса способно привести не только к парадоксальным результатам, но и позволяет нестандартно взглянуть на проблему систем.

Полагается, что хаотические системы могут продуцировать неслучайные результаты, которые на первый взгляд кажутся случайными [110]. Однако, принимая во внимание, что фондовые рынки являются многоуровневыми иерархическими системами, имеющими множество управляющих параметров и существующими в рамках сложных поведенческих законов, использование гипотезы эффективных рынков уже не выглядит обоснованным. А значит, линейные методы оценки и прогнозирования оказываются неприемлемыми для моделирования динамики временных рядов.

Фракталы и фрактальная размерность [116, 117]

Элементом изучения любого предмета во фрактальной гипотезе является фрактал. Фрактал это некоторое множество, наделенное определенными характеристиками и демонстрирующее на всех масштабах своей геометрической структуры свойства самоподобия и соотнесения [89, с. 23-24].

3 Теория сложности изучает процессы с большим количеством кажущихся независимыми агентов, способных спонтанно самоорганизоваться в когерентную систему. Когерентность (от лат. соИаегепио - связь, сцепление) - согласованное протекание в пространстве и во времени нескольких колебательных или волновых процессов, при котором разность их фаз остается постоянной.

Фрактальная размерность является одной из основных характеристик заполнения пространства [87, 88]. Благодаря свойству самоподобия, фрактальная размерность способна определять структуру исследуемого предмета при изменении масштаба предмета. Считается, что любой объект обладает подобием как в пространственных, так и во временных масштабах [123].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Тихненко, Анастасия Николаевна, 2015 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Айвазян, С.А. Методы эконометрики / С.А. Айвазян. - М. : Магистр: ИНФРА-М, 2010.-512 с.

2. Айвазян, С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики / С.А. Айвазян, B.C. Мхитарян. - М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - Т. 1 - 656 с.

3. Акелис, С.Б. Технический анализ от А до Я / С.Б. Акелис; пер. с англ. под ред. М. Волковой. - М. : Омега-Л, 2010. - 376 с.

4. Акерлоф, Дж. Spiritus Animalis, или Как человеческая психология управляет экономикой и почему это важно для мирового капитализма / Дж. Акерлоф, Р. Шиллер; пер. с англ. под ред. Д. Прияткина. - М. : Юнайтед Пресс, 2011. - 280 с.

5. Анищенко, B.C. Сложные колебания в простых системах / B.C. Анищенко. -М. : Наука, 1990.-216 с.

6. Антиколь, A.M. Методы и модели поддержки решений по управлению инвестиционным портфелем /A.M. Антиколь, М.А. Халиков // Финансовый менеджмент №4. - М., 2011. С. 116-125. - 0,6 п.л.

7. Баффетт, У. Назад в школу! Бесценные уроки великого бизнесмена и инвестора / У. Баффетт; пер. с англ. под ред. Е. Корнева. - М. : ACT, 2010. - 256 с.

8. Берже, П. Порядок в хаосе. О детерминистском подходе к турбулентности / П. Берже, И. Помо, К. Видаль; пер. с англ. под ред. Ю. Данилова. - М. : Мир, 1991.-368 с.

9. Вайдлих, В. Социодинамика. Системный подход к математическому моделированию в социальных науках / В. Вайдлих; пер. с англ. под ред. С. Котлярова. - М. : Либроком, 2010. - 480 с.

Ю.Васильев, А.Н. Mathcad 13 на примерах / А.Н. Васильев. - СПб. : БХВ -

Петербург, 2006. - 528 с.

11.Вильяме, Л. Долгосрочные секреты краткосрочной торговли / Л. Вильяме;

пер. с англ. под ред. К. Царихина. - СПб. : Питер, 2009. - 256 с.

107

12.Вине, Р. Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров / Р. Вине. - М. : Альпина Бизнес Букс, 2006. - 402 с.

13.Грэхем, Б. Разумный инвестор / Б. Грэхем, Дж. Цвейг; пер. с англ. под ред. В. Кравченко. - М.: Издательский дом Вильяме, 2007. - 672 с.

14.Диссертация: Филатов, Д.А. Моделирование и анализ финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики: дис. ... канд. экон. наук : 08.00.13 / Данила Александрович Филатов ; Воронеж, Институт мнеджмента, маркетинга и финансов, 2007. - 162 л.

15.Доугерти, К. Введение в эконометрику / К. Доугерти ; пер. с англ. под ред. О.О. Замкова. - М.: ИНФРА-М, 2007. - 432 с.

16.Дуброва, Т.А. Прогнозирование социально-экономических процессов. Статистические методы и модели / Т.А. Дуброва. - М.: Маркет ДС, 2007. -192 с.

17.Егорова, Н.Е. Методы измерения и анализа хаотичности индекса РТС: 1995 - 2011 гг. на основе индикатора среднего с постоянной мерой рассеивания / Н.Е. Егорова, А.Р. Бахтизин, С.Е. Керимкулов // Экономика и предпринимательство. - 2013. - Вып. 31, № 2 - С. 39-49.

18.Егорова, Н.Е. Основные направления и концепции анализа фондовых рынков / Н.Е. Егорова, К.А. Торжевский // Аудит и финансовый анализ. -2008.-№6.-С. 1-6.

19.Егорова, Н.Е. Прогнозирование фондовых рынков с использованием экономико-математических моделей / Н.Е. Егорова, А.Р. Бахтизин, К.А. Торжевский. - М.: КРАСАНД, 2013. - 216 с.

20.Егорова, Н.Е. Сценарии динамики индекса РТС в период послекризисного восстановления российского фондового рынка / Н.Е. Егорова, А.Р. Бахтизин, К.А. Торжевский // Экономика и математические методы. -2011.-№2.-С. 54-58.

21.Егорова, Н.Е. Экономико-математический инструментарий прогнозирования фондовых рынков (на примере России) / Н.Е. Егорова, А.Р. Бахтизин, К.А. Торжевский. - М.: ЦЭМИ РАН, 2011. - 109 с.

22.Едронова, В.Н. Учет и анализ финансовых активов: акции, облигации, векселя / В.Н. Едронова, Е.А. Мизиковский. - М. : Финансы и статистика, 1995. - 267 с.

23.3акарян, И. Интернет как инструмент для финансовых ивестиций / И.Закарян, И.Филатов. - СПб.: БХВ - Санкт-Перетрбург, 2000. - 256 с.

24.3акарян, И. Практический Интернет-трейдинг / И. Закарян. - М. : Акмос-Медиа, 2001. - 396 с.

25.3анг, В.Б. Синергетическая экономика. Время и перемены в нелинейной экономической теории / В.Б. Занг. - М.: Мир, 1999. - 335 с.

26.3аславский, Г.М. Динамическая нелинейность и стохастичность / Г.М. Заславский. - М.: Наука, 1983. - 272 с.

27.3имбардо, Ф. Дж. Социальное влияние / Ф.Дж. Зимбардо, М. Ляйппе; пер. с англ. под ред. A.B. Федорова. - СПб.: Питер, 2011. - 448 с.

28.Информационный ресурс с котировками обращающихся на российском фондовом рынке ценных бумаг - Режим доступа: http://export.rbc.rU/expdocs/free.micex.0.shtml.

29.Кац, Д.О. Энциклопедия торговых стратегий / Д.О. Кац, Д.Л. Маккормик; пер. с англ. под ред. П. Глобы. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. - 392 с.

30.Коростелева, М. В. Методы анализа рынка капитала. Краткий курс / М. В. Коростелева. - СПб.: Питер, 2003. - 144 с.

31.Кремер, Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика / Н.Ш. Кремер. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006. - 573 с.

32.Кроновер, P.M. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории / P.M. Кроновер. - М.: Постмаркет, 2000. - 354 с.

33.Лебо, Ч. Компьютерный анализ фьючерсных рынков / Ч. Лебо, Д.В. Лукас; пер. с англ. под ред. A.A. Лиманского. - М.: Альпина, 1998. - 304 с.

34.Лукашин, Ю.П. Статистические методы изучения фондового рынка / Ю.П. Лукашин//Вопросы статистики. - 1995. - №7. - С. 14-21.

35.Макаров, Е. Инженерные расчеты в МаШсас! 15 / Е. Макаров. - СПб. : Питер, 2011.-400 с.

36.Маккей, Ч. Наиболее распространенные заблуждения и безумства толпы / Ч. Маккей; пер. с англ. под ред. Т. Ильиной. - М. : Альпина Паблишер, 2003. - 844 с.

37.Малинецкий, Г.Г. Современные проблемы нелинейной динамики / Г.Г. Малинецкий, А.Б. Потапов. - М.: Эдиториал УРСС, 2000. - 336 с.

38.Мандельброт, Б. (Не)послушные рынки: фрактальная революция в финансах / Б. Мандельброт, Р. Хадсон; пер. с англ. под ред. А.Ю. Заякиной. - М.: Издательский дом Вильяме, 2006. - 400 с.

39.Минашкин, В.Г. Особенности применения скользящих средних в анализе тенденций на рынке ценных бумаг / В.Г. Минашкин //Вопросы статистики. - 2002. - №2. - С. 28-31.

40.Минашкин, В.Г. Развитие российского рынка ценных бумаг в зеркале статистики / В. Г. Минашкин // Вопросы статистики. - 2003. - №10. - С. 5356.

41.Минашкин, В.Г. Статистический анализ тенденций динамики ключевых индикаторов рынка нефти / В. Г. Минашкин, Ж. Ж. Худойнатов // Нефть, газ и бизнес. - 2014. - №3. - С. 38-42.

42.Миркин, Я.М. Рынок ценных бумаг России: воздействие фундаментальных факторов, прогноз и политика развития / Я.М. Миркин. - М.: Альпина Паблишер, 2002. - 624 с.

43.Миркин, Я.М. Ценные бумаги и фондовый рынок / Я.М. Миркин. - М. : Перспектива, 1995. - 532 с.

44.Мэрфи, Дж. Технический анализ фьючерсных рынков: теория и практика / Дж. Мэрфи. - М.: Сокол, 1996. - 592 с.

45.Найман, Э.Л. Путь к финансовой свободе. Профессиональный подход к трейдингу и инвестициям / Э. Л. Найман. - М. : Альпина Бизнес Букс, 2004. - 480 с.

46. Орлов, А.И. Методология принятия управленческих решений. - Газета «Экономика и жизнь», № 22 (9388), 10 июня 2011. С. 16-17.

47. Орлов, А.И. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений : учебник. Гриф УМО. — М.: КноРус, 2011. — 568 с.

48.Официальный сайт информационного портала «Простые финансы», раздел, посвященный аналитическим программам форекс - Режим доступа: http://volgafinans.com/analiticheskie-programmy-foreks/.

49.0фициальный сайт Клуба инвесторов «Лучшие инвестиционные идеи» -Режим доступа: http://investorsclub.biz.

50.0фициальный сайт новостного портала «Новости. Фондовый рынок. Инвестиционные идеи» - Режим доступа: http://www.biggap.ru.

51.Официальный сайт новостного портала по инструментам фондового рынка - Режим доступа: http://www.marketanalysis.ru.

52.0фициальный сайт новостного портала РИА Новости - Режим доступа: http://ria.ru.

53.Официальный сайт объединенной ФБ ММВБ-РТС - Режим доступа: http://rts.micex.ru/.

54.0фициальный сайт ФБ ММВБ - Режим доступа: www.micex.ru.

55.Официальный сайт ФБ РТС - Режим доступа: www.rts.ru.

56.0фициальный сайт Центрального Банка России - Режим доступа: www.cbr.ru.

57.Павлодский, Е.А. Правовое регулирование сделок на биржевом рынке / Е.А. Павлодский. - М.: Норма - Инфра-М, 2014. - 144 с.

58.Пардо, Р. Разработка, тестирование и оптимизация торговых систем для биржевого трейдера / Р. Пардо; пер. с англ. под ред. А. Полесчука. - М. : Минакс, 2002. - 224 с.

59.Перминов, С.Б. Эконометрический анализ взаимовлияния курсов акций технологического сектора фондового рынка / С.Б. Перминов, Ващилко Т.В. // Экономика и математические методы. - 2001. - №37. - С. 103-111.

60.Петерс, Э. Фрактальный анализ финансовых рынков. Применение теории Хаоса в инвестициях и экономике / Э. Петере; пер. с англ. под ред. И. Закаряна. - М. : Интернет-трейдинг, 2004. - 304 с.

61.Петере, Э. Хаос и порядок на рынках капитала. Новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка / Э. Петере; пер. с англ. под ред. А.Н. Романова. - М. : Мир, 2000. - 333 с.

62.Поляков, В.В. Мировой рынок: вопросы прогнозирования / В.В. Поляков. - М. : КНОРУС, 2004. - 240 с.

63.Сизов, Ю.С. Формирование системы государственного регулирования рынка ценных бумаг в России / Ю.С. Сизов. - М. : Планета, 1999. - 280 с.

64.Сито, Б. Психология электронного трейдинга. Сила для торговли / Б. Сито; пер. с англ. под ред. О. Сидорова. - М. : Омега-JI, 2005. - 280 с.

65.Срагович, В.Г. Теория адаптивных систем / В.Г. Срагович. - М. : Наука, 1976.-320 с.

66.Тарп, В. Трейдинг - ваш путь к финансовой свободе / В.Тарп; пер. с англ. под ред. Е. Перельман. - СПб. : Питер, 2005. - 368 с.

67.Тарп, В. Биржевые стратегии игры без риска / В.Тарп, Д.Р. Бартон, С. Сьюггеруд; пер. с англ. под ред. В. Ильина. - СПб. : Питер, 2005. - 400 с.

68.Твардовский, В. В. Секреты биржевой торговли: торговля акциями на фондовых биржах / В.В. Твардовский, C.B. Паршиков. - М. : Альпина Бизнес Букс, 2004. - 368 с.

69.Теплов, С.Е. R/S анализ американского фондового, российского фондового и валютного рынков / С.Е. Теплов // Сборник статей "Финансовый сектор экономики". - М.: МФПА, 2007. - С. 23-26.

70.Теплов, С.Е. R/S анализ фондового рынка Nasdaq/ С.Е. Теплов, Л.В. Клочихин // Межвузовский сборник научных трудов "Математико-

статистический анализ социально-экономических процессов". - М.: МГУЭСИ, 2007. - С. 12-16.

71.Теплов, С.Е. О влиянии гэпов на внутридневную торговлю на фондовых рынках / С.Е. Теплов // Финансы и бизнес. - 2007. - №4. - С. 45-52.

72.Теплов, С.Е. Применение И/Б-анализа на фондовых рынках / С.Е. Теплов // Финансы и бизнес. - 2008. - №1. - С. 129-138.

73.Теплов, С.Е. Форвард анализ торговых стратегий на рынках капитала/ С.Е. Теплов, Л.В. Клочихин // Межвузовский сборник научных трудов "Математико-статистический анализ социально-экономических процессов". - М.: МГУЭСИ, 2007. - С. 12-19.

74.Тихненко, А.Н. Анализ инвестиционной привлекательности ценных бумаг на российском фондовом рынке [Электронный ресурс] / А.Н. Тихненко // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. -2014. - №5 (65). - УЭкС, 2014 - . - Режим доступа : http://uecs.ru/¡ndex.php?option=com_flexicontent&view=items&id=2884:2014 -04-28-12-02-07 - Загл. с экрана.

75.Тихненко, А.Н. Оценка эффективности применения модели Хольта - Веге как системы поддержки принятия управленческих решений на фондовом рынке / А.Н. Тихненко // Сборник научных статей по итогам научно-практической конференции «Ценности и интересы современного общества». - М.: МЭСИ, 2013. - Ч.З. - С. 208-211.

76.Тихненко, А.Н. Применение модели Хольта как индикатора изменения характера временного ряда / А.Н. Тихненко // Сборник научных трудов «Математические методы и модели в управлении, экономике и образовании». - М.: МЭСИ, 2009. - С. 128 -132.

77.Тихненко, А.Н. Разработка и применение индикатора Хольта в целях выявления линейных изменений характера ценового ряда на фондовом рынке / А.Н. Тихненко // Финансы и кредит. - 2013. - №44 (572). - С. 6066.

78.Тихненко, А.Н. Разработка и применение модели анализа рыночных активов Хольта - Веге на фондовом рынке / А.Н. Тихненко // Экономический анализ: теория и практика. - 2013. -№47 (350). - С. 63-67.

79.Тихненко, А.Н. Разработка и применение методологии анализа инвестиционной привлекательности фондовых рынков / А.Н. Тихненко, С.Е. Теплов // Экономика и предпринимательство. - 2014. - №1 ч.2 (42-2). -С. 82-86.

80.Хаертфельдер, М. Фундаментальный и технический анализ рынка ценных бумаг/ М. Хаертфельдер, Е. Лозовская, Е. Хануш. - СПб. : Питер, 2005. -352 с.

81.Хакен, Г. Синергетика. Иерархия неустойчивости в самоорганизующихся системах и устройствах / Г. Хакен. - М.: Мир, 1985. - 423 с.

82.Шабалин, А.Н. Инвестиционный анализ / А.Н. Шабалин. - М. : Московская финансово-промышленная академия, 2004. - 78 с.

83.Шапкин, A.C. Управление портфелем инвестиций ценных бумаг / A.C. Шапкин, В.А. Шапкин. - М.: Дашков и Ко, 2006. - 512 с.

84.Шарп, У. Инвестиции / У. Шарп, Г. Апександер, Дж. Бейли; пер. с англ. под ред. Б.А. Жалнинского. - М.: ИНФРА-М, 2006. - 1028 с.

85.Швагер, Дж. Технический анализ. Полный курс / Дж. Швагер. - М. : Альпина Паблишер, 2001. - 768 с.

86.Шиллер, Р. Иррациональный оптимизм. Как безрассудное поведение управляет рынками / Р. Шиллер; пер. с англ. под ред. Е. Калугина. - М. : Альпина Паблишер, 2013. - 422 с.

87.Ширяев, А.Н. Основы стохастической финансовой математики. Теория / А.Н. Ширяев. - М.: ФАЗИС, 2004. - 522 с.

88.Ширяев, А.Н. Основы стохастической финансовой математики. Факты и модели / А.Н. Ширяев. - М.: ФАЗИС, 2004. - 490 с.

89.Шредер, М. Фракталы, хаос, степенные законы. Миниатюры из бесконечного рая / М. Шредер ; пер. с англ. под ред. A.B. Борисова. -

Ижевск : Научно-издательский центр Регулярная и хаотическая динамика, 2005. - 528 с.

90.Шуровьески, Дж. Мудрость толпы. Почему вместе мы умнее, чем поодиночке, и как коллективный разум влияет на бизнес, экономику, общество и государство / Дж. Шуровьески; пер. с англ. под ред. В. Логинова. - М.: Издательский дом Вильяме, 2007. - 304 с.

91.Bachelier, L. Theorie de la Speculation / L.Bachelier // Ann. Ecole Norm. Sup. - 1900.-Vol. 17-P. 21-86

92.Callen, E. A Theory of Social Imitation / E. Callen, D. Shapiro // Physics Today. - 1974. - July - P. 23-28

93.Davis, D. Experimental Economics / D. Davis, Ch. Holt. - Princeton: Princeton University Press, 1994. - 572 p.

94.Fama, E.F. Efficient Capital Markets: II / E.F. Fama // Journal of Finance. -1991. - Vol. 46, No. 5 - P. 1575-1617

95.Fama, E.F. Filter Rules and Stock-Market Trading / E.F. Fama, M. Blume // Journal of Business. - 1966. - Vol. 39 - P. 226-241

96.Fama, E.F. Foundations of Finance. Portfolio Decisions and Securities Prices / E.F. Fama. - New York : Basic Books, 1976. - 395 p.

97.Fama, E.F. Mandelbrot and the Stable Paretian Hypothesis / E.F. Fama // Journal of Business. - 1963. - October, Vol. 36, No. 4 - P. 420-429

98.Fama, E.F. Permanent and Temporary Components of Stock Prices / E.F. Fama, K.R. French // Journal of Political Economy. - 1988. - Vol. 96 - P. 246-273

99.Fama, E.F. Portfolio Analysis in a Stable Paretian Market / E.F. Fama // Management Science. - 1965. - January, Vol. 2, No. 3 - P. 404 - 419

100. Fama, E.F. The Behavior of Stock-Market Prices / E.F. Fama // Journal of Business. - 1965. - Vol. 38, No. 1 - P. 34-105

101. Fama, E.F. The Cross-Section of Expected Stock Returns / E.F. Fama, K.R. French // Journal of Finance. - 1992. - June, Vol. 47, No. 2 - P. 427-465

102. Fama, E.F. The Theory of Finance / E.F. Fama, M.H.Miller. - New York :

Holt Rinehart & Winston, 1972. - 368 p.

115

103. Fortune, P. Stock Market Efficiency: An Autopsy? / P. Fortune // New England Economic Review. - 1991. - March-April - P. 17-40

104. Graham, B. Security Analysis: The Classic 1934 Edition / B.Graham, D. Dodd. - Columbus : McGraw-Hill, 1996. - 725 p.

105. Hansen, L.P. Consumption Strikes Back? Measuring Long-Run Risk / L.P. Hansen, J.C. Heaton, N. Li // Journal of Political Economy. - 2008. - Vol. 116(2)-P. 260-302

106. Hsieh, D.A. Margin Requirements and Market Volatility / D.A. Hsieh, M.H. Miller// Journal of Finance. - 1990. - March, Vol. 47, No. 1 - P. 3-29

107. Hurst, H.E. Measurement and Utilization of the Water Resources of the Nile Basin / H.E. Hurst // Proceedings of the Institution of Civil Engineers. -1954.-Vol.3, Part 3-P.1-26

108. Hurst, H.E. Methods of Using Long-Term Storage in Reservoirs / H.E. Hurst // Proceedings of the Institution of Civil Engineers. - 1956. - Vol.5, Part 1 -P.519-590

109. Ising, E. Beitrag zur Theorie des Ferro- und Paramagnetismus: Dissertation zur Erlangung der Doktorwürde der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät / Ernest Ising; der Hamburgischen Universität vorgelegt von -Hamburg, 1924.

110. Mandelbrot, B.B. A Fractal Walk Down Wall Street / B.B. Mandelbrot // Scientific American. - 1999. - February - P. 70-73

111. Mandelbrot, B.B. Forecasts of Future Prices, Unbiased Markets, and "Martingale Models" / B.B. Mandelbrot // Journal of Business. - 1966. - Vol.39 - P. 242-255

112. Mandelbrot, B.B. New Methods in Statistical Economics / B.B. Mandelbrot // Journal of Political Economy. - 1963. - Vol.71 - P. 421-440

113. Mandelbrot, B.B. Paretian Distributions and Income Maximization / B.B. Mandelbrot // Quarterly Journal of Economics. - 1962. - Vol.76 - P. 57-85

114. Mandelbrot, B.B. Stable Paretian Random Functions and the Multiplicative variation of Income / B.B. Mandelbrot // Econometrica. - 1961. - October, Vol.29, No.4-P. 517-543

115. Mandelbrot, B.B. Stochastic Volatility, Power-Laws and Long Memory / B.B. Mandelbrot// Quantitative Finance. - 2001. - Vol.1 - P. 558-559

116. Mandelbrot, B.B. The Fractal Geometry of Nature / B.B. Mandelbrot. -New York : W.H. Freeman and Company, 1982. - 468 p.

117. Mandelbrot, B.B. The Fractalist / B.B. Mandelbrot. - New York : Vintage, 2012.-352 p.

118. Mandelbrot, B.B. The Variation of Certain Speculative Prices / B.B. Mandelbrot // Journal of Business. - 1963. - Vol.36 - P. 394-419

119. Markowitz, H.M. Portfolio Selection / H.M. Markowitz // Journal of Finance. - 1952. - March, Vol. 7, No. 1 - P. 77-91

120. Markowitz, H.M. Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments / H.M. Markowitz. - New Haven : Yale University Press, 1959. -368 p.

121. Markowitz, H.M. The Optimization of the Quadratic Function Subject to Linear Constraints / H.M. Markowitz // Naval Research Logistic Quarterly. -1956. - March-June, Vol. 3 - P. 111-133

122. Peierls, R. On Ising's Model of Ferromagnetism / R. Peierls // Proc. Cambridge Phil. Soc. - 1936. - Vol. 32 - P. 477-481

123. Peters, E. A Chaotic Attractor for the S&P 500 / E. Peters // Financial Analysts Journal. - 1991. - Mar.-Apr., Vol.47, No. 2 - P. 55-62

124. Peters, E. Fractal Structure in the Capital Markets / E. Peters // Financial Analysts Journal. - 1989. - Jul.-Aug., Vol. 45, No. 4 - P. 32-37

125. Peters, E. R/S Analysis Using Logarithmic Returns: A Technical Note / E. Peters // Financial Analysts Journal. - 1992. - Vol. 48, No. 6 - P. 81-82

126. Roberts, H.V. Stock Market 'Patterns' and Financial Analysis: Methodological Suggestion / H.V. Roberts // Journal of Finance. - 1959. -March, Vol. 14, No. 1 - P. 1-10

127. Schwert, G.W. Why Does Stock Market Volatility Change Over Time? / G.W. Schwert // Journal of Finance. - 1989. - December, Vol. 44, No. 5 - P. 1115-1153

128. Sharpe, W.F. A Simplified Model for Portfolio Analysis / W.F. Sharpe // Management Science. - 1963. - January, Vol. 9, No. 2 - P. 277-293

129. Sharpe, W.F. Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium Under Conditions of Risk / W.F. Sharpe // Journal of Finance. - 1964. - September, Vol. 19, No. 3 - P. 425-442

130. Shiller, R.J. Irrational Exuberance / R.J. Shiller. - New York: Broadway, 2005.-336 p.

131. Shiller, R.J. The New Financial Order: Risk in the 21st Century / R.J. Shiller. - Princeton: Princeton University Press, 2004. - 384 p.

132. Shiller, R.J. The Subprime Solution: How Today's Global Financial Crisis Happened, and What to Do about It / R.J. Shiller. - Princeton: Princeton University Press, 2008. - 208 p.

133. Vaga, T. Profiting from Chaos: Using Chaos Theory for Market Timing, Stock Selection, and Option Valuation / T. Vaga. - New York : McGraw-Hill, 1994.-248 p.

134. Vaga, T. The Coherent Market Hypothesis / T. Vaga // Financial Analysts Journal. - 1990. - November/December, Vol. 46, No. 6 - P. 36-49

135. Weidlich, W. The Statistical Description of Polarization Phenomena in Society / W. Weidlich // British Journal of Mathematical Statistical Psychology. - 1971.-Vol. 24-P. 251-266