Анализ структуры цен на фондовом рынке

По сравнению с августом 2008 г. совокупный объем торгов в секторе корпоративных и региональных облигаций увеличился на 42,3%.

Рост оборота по субфедеральным облигациям составил более 30%, до 56,20 млрд. руб., они стали лидерами в структуре биржевого оборота облигаций – 51,3%, а оборот по корпоративным облигациям практически не изменился – 52,2 млрд. руб., соответственно доля их снизилась до 47,6%. Оборот по муниципальным облигациям вырос до 1,25 млрд. руб.

В сентябре котировки наиболее ликвидных выпусков выросли. Индекс корпоративных облигаций ММВБ (RCBI), повысившись в августе на 0,15%, в сентябре вырос на 0,37%, составив на закрытие 30 сентября 103,37 пункта. Индекс корпоративных облигаций RCBI-c за сентябрь повысился на 0,82% до 124,14 пункта.

Доходность большинства ликвидных выпусков корпоративных и региональных облигаций в сентябре ускорила снижение по сравнению с августом. В частности, доходность по облигациям МосГорЗайма (38-й выпуск) понизилась на 0,44 п.п., по облигациям МосГорЗайма (31-й выпуск) – на 0,50 п.п., по облигациям МосГорЗайма (32-й выпуск) – на 0,27 п.п., по облигациям Московской области (серия 25004) – на 0,54 п.п., по облигациям Газпрома (серия А3) – на 0,59 п.п., по облигациям ВТБ (4-й выпуск) – на 1,03 п.п., по облигациям РАО ЕЭС (серия Р2) – 0,18 п.п., по облигациям ТНК (5-й выпуск) – на 0,48 п.п. Доходность по облигациям ЦентрТелекома (серия 03) выросла на 0,44 п.п.

Рынок государственных ценных бумаг. В сентябре суммарный объем торгов на рынке госбумаг составил 158,4 млрд. руб., что на 18,1% меньше, чем в августе. Объем сделок прямого РЕПО с Банком России составил 47 млрд. руб. или 30% оборота. Объем вторичных торгов достиг максимального за последние два года месячного уровня 64,6 млрд. руб., а объем междилерского РЕПО – 705 млн. руб.

Основной вклад в повышение объема торгов на вторичном рынке внесли операции с облигациями Банка России, объем которых составил 30,4 млрд. руб. На оборот в секторе ОФЗ-АД пришлось 19,8 млрд. руб., в секторе ОФЗ-ФД – 14,3 млрд. руб., в секторе ОФЗ-ПД – 0,099 млрд. руб. В сентябре лидерами по объему сделок (без ОБР) стали выпуск ОФЗ 46003, объем сделок с которым составил 3,9 млрд. руб., а средневзвешенная доходность выросла на 0,11 п.п., и ОФЗ 46002, объем сделок с которым составил 3,5 млрд. руб., а доходность выросла на 0,03 п.п.

Состоялось размещение бескупонных облигаций Банка России с объемом выпуска 50 млрд. руб. по номиналу. По итогам аукциона было размещено облигаций на сумму 34,513 млрд. руб. по номиналу, объем выручки составил 34,495 млрд. руб., цена отсечения – 99,9472% от номинала, доходность к выкупу по цене отсечения — 1,75% годовых, средневзвешенная цена – 99,9488%, средневзвешенная доходность – 1,7% годовых.

Общий объем размещенных Минфином бумаг в сентябре составил 7,5 млрд. руб., что на 1,8% меньше, чем в августе. Размещались бумаги: ОФЗ 46002, ОФЗ 46014, ОФЗ 27025 и ОФЗ 27026. Объем аукционов БМР составил 0,64 млрд. руб., что на 91% меньше, чем в августе.

Валютный рынок. За месяц курс рубля вырос по отношению к доллару на 3 коп. (0,1%) и снизился по отношению к евро на 71,6 коп. (-2%): в четверг 30 сентября курс доллара расчетами «сегодня» на ЕТС составил 29,2221 руб./долл., курс единой европейской валюты – 36,0555 руб./евро. В условиях благоприятной внешнеторговой конъюнктуры активность участников осталась на высоком уровне – объем торгов валютного рынка ММВБ за месяц увеличился на 2,3% до 28,2 млрд. долл. Среднедневной оборот по долларовым инструментам увеличился на 2,2% до 1271 млн. долл. Объем сделок с долларом расчетами «сегодня» составил 25,9%, расчетами «завтра» – 32,6% объема валютных торгов. Улучшение ситуации с рублевой ликвидностью банковской системы сказалось на некотором сокращении объема операций СВОП, доля которых уменьшилась с 43,8 до 40,8% общего оборота. Среднедневной объем торгов европейской валютой вырос на 5% до 7,7 млн. евро в день. долл. Удельный вес операций «евро-рубль» составил 0,7%, а на сделки «доллар-рубль» пришлось 99,3% объема биржевых торгов.

Рынок стандартных контрактов. Общий оборот торгов фьючерсными контрактами на доллар США составил 167,5 млн. руб., или 5720 контрактов. Среднедневной оборот торгов снизился по отношению к августу и составил 7,6 млн. руб. Объем открытых позиций на конец сентября составил 21320 контрактов (около 21 млн. долл.), несколько снизившись относительно уровня конца августа. Из них 1050 контрактов приходится на октябрьский контракт, 100 – на ноябрьский контракт, 20120 – на декабрьский контракт и 50 – на июньский контракт 2009 г. Средний спрэд по ближайшему к исполнению контракту составлял в среднем 3-5 коп.

Комментарий к сложившейся ситуации.

Ситуация на российском финансовом рынке в сентябре определялась совокупным воздействием внешних и внутренних факторов, среди которых можно выделить: высокий уровень мировых цен на нефть, хорошие макроэкономические показатели России и рост ликвидности отечественного банковского сектора.

Поддержке рынка способствовали исключительно высокие мировые цены на нефть. Весь месяц цена нефти сорта Brent была выше уровня 40 долл./баррель и к концу месяца выросла до 46,4 долл./баррель.

В сентябре на мировых фондовых рынках не наблюдалось единой тенденции: американский индекс DJIA снизился на 1%, а немецкий DAX вырос на 2,8%.

В начале месяца наблюдалось повышение доходности американских долговых бумаг, в частности, 10-летних Treasuries. Позднее ситуация на американском долговом рынке изменилась благодаря тому, что ФРС США приняла 21 сентября решение повысить ставки по федеральным фондам на 25 базисных пунктов до 1,75% годовых и в дальнейшем намерена придерживаться этой умеренной стратегии. В результате в третьей декаде месяца доходность 10-летних Treasuries упала до 4% годовых, т.е. за месяц она снизилась на 0,1 п.п.

Что касается внутренней конъюнктуры, то здесь на рынок оказывали благоприятное влияние хорошие экономические новости. Так, профицит федерального бюджета РФ в январе-сентябре 2008 г. на основе предварительных данных о финансировании расходов составил 476,393 млрд. руб., или 3,9% от прогнозного объема ВВП за январь-сентябрь. Стабилизационный фонд РФ, формируемый с начала этого года за счет дополнительных доходов от высоких цен на нефть, на 1 октября вырос до 349,7 млрд. руб. (на 1 февраля 2008 г. его величина составляла 106 млрд. руб.).

Наблюдалось улучшение ситуации с банковской ликвидностью. Средняя однодневная ставка MIBOR составила 4,08% в сентябре против 4,59% в августе, а средний уровень остатков средств банков на корсчетах вырос с 194,33 млрд. руб. в августе до 198,48 млрд. руб. в сентябре.

Следствием влияния позитивных факторов стал рост рынка акций российских компаний. Следует добавить также, что в сентябре существенно меньшее влияние на рынок стали оказывать события вокруг Юкоса. Видимо, инвесторы адаптировались как к новостям о Юкосе, так и к существенному уменьшению веса Юкоса в Индексе ММВБ. Сентябрь стал периодом существенной активизации процесса реструктуризации РАО «ЕЭС России». Было принято решение о формировании первых ОГК. В связи с этим существенно вырос интерес стратегических инвесторов к акциям «Мосэнерго», которые стали лидерами роста в сентябре. В конце месяца был проведен давно ожидавшийся аукцион по продаже госпакета акций НК «Лукойл», который приобрела американская ConocoPhillips за 2 млрд. долл. Кроме того, стало известно, что ConocoPhillips может увеличить свою долю в уставном капитале ЛУКОЙЛа до 20%, и компании создают СП для допуска американской компании к разработке Тимано-Печорского месторождения.

Рынок корпоративных и региональных облигаций, испытав незначительное снижение котировок в начале сентября, оставшуюся часть месяца демонстрировал достаточно уверенный рост. Относительно «дешевые деньги» и отсутствие крупных размещений новых выпусков в этом секторе на фоне весьма стабильного курса рубль/доллар обеспечили достаточно высокий спрос на вторичном рынке.

Важнейшим событием сентября стало размещение облигаций Банка России (ОБР). Итоги аукциона показали заинтересованность участников рынка в новых инструментах. На аукционе ОБР было продано 70% предложенных бумаг, что позволило зарегистрировать выпуск в ФСФР. Банк России впоследствии выкупил часть облигаций, не дожидаясь первой оферты, чтобы снизить расходы, а по оферте был выкуплен остаток облигаций. 6 октября ОБР повторно будут размещены на рынке на срок девять месяцев.

Развитию рынка ОБР в перспективе должно способствовать совершенствование законодательного окружения. Госдума РФ в ближайшее время примет поправки в законодательство, упрощающие порядок выпуска ОБР. Как ожидается, изменения будут вноситься в закон «О Банке России» и закон «О рынке ценных бумаг». Эти изменения позволят ЦБ РФ выпускать собственные облигации, не регистрируя их и не объявляя заблаговременно об эмиссии.

Курс доллара к рублю за месяц снизился на 3 коп. (0,1%) до 29,22 руб. за доллар. Поддержку российской валюте по-прежнему оказывает приток экспортной валютной выручки, который определяется сохраняющимися высокими ценами на нефть. В сентябре против доллара играло также падение американской валюты на рынке Forex. Рост курса евро по отношению к рублю — прямое следствие укрепления позиций единой европейской валюты на мировом рынке. После повышения ФРС США учетной ставки до 1,75% годовых наиболее осторожные игроки решили зафиксировать прибыль, что привело к укреплению позиций евро по отношению к доллару. За месяц на Forex евро вырос на 2% с 1,22 до 1,24 долл. за евро, соответственно курс евро на российском рынке увеличился более чем на 70 коп. (2%) до 36,06 руб. за евро.

В перспективе цены на российские сырьевые ресурсы останутся определяющим фактором курсообразования. В условиях благоприятной внешнеэкономической конъюнктуры золотовалютные резервы ЦБ РФ достигли уровня 94,3 млрд. долл. и обеспечивают плавную динамику курса. Пока ориентиры курса доллара на срочном рынке ММВБ на октябрь-ноябрь находятся в диапазоне 29,25 - 29,33 руб. [9].

2. Алгоритма выделения тренда и построения доверительных полос для цены акции

2.1 Метод Полосы Боллинджера

Рассмотрим применение метода Полоса Боллинджера для цен акций Лукойл с целью долгосрочной торговли.

Источником информации является сайт Московской межбанковской валютной биржи. В ходе исследования использовались цены закрытия акций компании ОАО «Лукойл» за 100 торговых дня (Исходные данные - Приложение 1). При построении полос для различного порядка скользящих средних имеем следующий результат:

1. 8-дневное скользящее среднее (n = 8) – применение неэффективно. Не наблюдается четких сигналов к покупки/продажи, т.к. цена не выходит за полосы.

2. 10-дневное и 13-дневное среднее – наблюдались незначительные скачки за линии. Данные порядки эффективны для краткосрочного анализа, а также для внутредневной торговли.

3. 20-дневное скользящее среднее. Как показало исследование, данный порядок средней привел к лучшему результату анализа: 5 % времени акции находятся вне диапазона полос, 95% соответственно внутри [8].

Формулы для расчета верхнего и нижнего доверительного интервала, следующие:

и

где U - верхняя граница доверительного интервала;

D - нижняя граница доверительного интервала;

x - установленный трейдером процент, зависящий от среднеквадратических отклонений цены от скользящей средней;

MA - скользящая средняя,

,

pi- цена в i-й момент времени;

n – период времени, на котором производится усреднение цены, порядок средней.

Скользящая средняя строилась с помощью MS «Excel»/Анализ данных.

В самом начале тенденции цены дважды вышли за верхнюю полосу (2 день, 4 день), что является сильным сигналом к изменению тренда. Таким образом, трейдеру необходимо покупать акции после возвращения цены в диапазон, поскольку повышательная тенденция сменяется понижательной. Еще одним сигналом покупки - пересечение цены и скользящей средней на 7 день. После касания нижней полосы на 12 день, трейдеру необходимо занять выжидательную позицию, поскольку тренд неопределенен и колеблется в одинаковом диапазоне [431, 445,7]. Цена в точке 25 пресекает СС, но поскольку этот сигнал является слабым, трейдеру нежелательно вступать на рынок без дополнительных сигналов. На 36 и 38 день наблюдается рыночная ситуация подобная началу тренда, но как видно в дальнейшем линия цены не смогла пересечь СС, что свидетельствовало об зарождении следующего флета. Двойном пересечении верхнего интервала не привело к изменению повышательного тренда. Было бы ошибкой начать покупать на данном отрезке. На графике можно увидеть пересечение тренда цены и СС на 53 день, но данный сигнал не может быть подтверждением предыдущего, т.к. пресечение происходит после флета. Изменению тренда предшествует следующий сигнал: пресечение СС и тренда цены – 68 день, 71, 72 день– цена выходит за верхнюю полосу, следовательно здесь трейдер может продавать акции до возникновения флета. Точка 87 слабый сигнал к изменению действующего тренда, т.е. вполне возможна тенденция покупки акций на промежутке 88 – 100.

Рисунок 3 - Полосы Боллинджера

Расчетные таблицы приведены в Приложении 3

2.2 Метод регрессии с переключениями

Для выявления более корректной тенденции цены используем метод Регрессия с переключениями.

Регрессия с переключениями (регрессионные модели с переменным) наравне с адаптивным подходом является средством моделирования изменения структуры экономического процесса. Однако в отличие от адаптивного подхода здесь считается, что изменение структуры может происходить не в каждый момент времени.

В общем случае проблема построения регрессионной модели с переменной структурой включает решение следующих задач:

· Выявление точек перелома зависимостей (или их задание);

· Установление характера перехода (плавное или скачкообразное);

· Построение модели с переменной структурой;

· Проверка гипотезы о наличии структурных изменений.

Решение указанных задач представляет собой значительные трудности, а некоторые еще не имеют надежного формального решения. Однако при решении практических задач довольно часто встречаются ситуации, когда не требуется решение первых двух задач, поскольку априори можно сформулировать гипотезы о положении точек перелома и характере перехода. Например, при изучении во времени какого-либо экономического показателя предприятия (объем выпуска, себестоимость продукции и т.д.) заранее можно сказать, что в большинстве случаев переходы будут плавные, а точки перелома зависимости будут располагаться на временной оси в момент осуществления изменений условий производства (приватизация, изменение собственника, изменение технологии и т.д.). В ряде случаев, когда нет достаточно надежной априорной информации, местоположение точек перелома можно определить по графику экономического показателя от времени.

Поясним сущность регрессии с переключениями на примере. С этой целью рассмотрим рисунок 4.

Рисунок 4 – Пример регрессии с переключениями

На данном рисунке приведен скачкообразный переход от регрессии I к регрессии II. Непрерывный переход от регрессии I к регрессии III, изображенных пунктирной линией также приведен на рисунке 4.

На рисунке 4 штрихпунктирной линией показано изменение коэффициента регрессии на каждом шаге (адаптивный алгоритм) [13].

Использование априорной информации позволяет повысит точность оценивания параметров регрессии. Это важно при построении математических моделей экономических процессов, так как часто исходными данными являются короткие временные ряды. Предположим что область параметров задается в виде нечетких ограничений – равенств и неравенств. Рассматриваемая регрессия имеет вид

 (17)

где  - зависимая переменная,  - параметр регрессии, – независимая переменная, - случайная величина, здесь и далее « / » означает транспонирование. Относительно регрессоров далее используется такое допущение

Допущение 1. Матрица  невырождена

Лемма 1. Если выполняется допущение 1 и  ( - выпуклое множество), то  строго монотонно возрастает, а  строго монотонно убывает при , где  

Рассматриваемую задачу можно трактовать как задачу с двумя нечеткими целями выбора, так как с ростом r увеличивается первый критерий и уменьшается второй, и наоборот. Нечеткой i - целью, i = 1,2 , в множестве Z является некоторое его нечеткое подмножество, обозначим его . Функция принадлежности

 (18)

где .

Согласно лемме 1,  уменьшается от 1 до 0, а увеличивается от 0 до 1.

Рассмотрим модель регрессии с переключением при одномерном переключателе, зависящем от времени t:

, (19)

где  - n – мерный вектор регрессоров,  - n – мерный вектор истинных значений параметров регрессии,  - индекс точки переключения,  - шум.

На отрезке времени  с числом наблюдений  параметры регрессии постоянны и равны . Пусть . Далее будем считать, что точки переключения  известны, а величина  может быть меньше n.

Пусть параметры регрессии на соседних отрезках It и It +1 достаточно близки, что можно сформулировать в виде нечеткого ограничения-равенства  , где – вектор, его компоненты – нечетко заданные числа, функции принадлежности которых сосредоточены в окрестности 0.

Расхождения, аналогичные приведенные в разделе 1, показывают, что задачу оценивания можно сформулировать как двухкритериальную.

 (20)

 (21)

где, , - выпуклое множество,  и  - весовые коэффициенты (известные величины). В частности,

Введем следующие матрицы:

размерности mi x n;

X = diag (X(1), …, X(N)) размерности

;

Сформируем матрицу

.

Здесь r > 0 , ,

где матрица  имеет размерность

(N-1)xN.

Имеем

где  - вектор, размерность которого .

Причем .

Здесь

где , .

Размерность  равна . У вектора  размерности  компонента с индексом  равна , с индексом  - равна , остальные компоненты нулевые.

Относительно регрессоров принимаем допущение

Допущение 6. У матрицы  размерности  столбцы линейно независимы.

Лемма 2. Пусть выполняется допущение 6, элементы матрицы .

Тогда матрица M имеет полный ранг.

Доказательство. Необходимое и достаточное условие линейной независимости векторов (существование полного ранга у M) – выполнение равенства

 (22)

для всех *.

Из (22) имеем две системы уравнений

, (23)

Количество уравнений в первой системе - , во второй - . Первую систему в развернутом виде можно представить как N систем уравнений

 (24)

Вторую систему уравнений в (23) в развернутом виде представим так:

, (25)

где ,  - k-я компонента вектора .

Обратимся к первому уравнению в (25), коэффициенты которого , , . Отсюда следует .

Рассуждая аналогично, получим из остальных уравнение в (25)

 (26)

Из этого соотношения и (24) получаем систему уравнений , где , . Согласно условию леммы, ее решение . Отсюда и из (26) следует . Лемма доказана.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17