Курсовая работа - Эконометрическое моделирование финансового рынка
Подождите немного. Документ загружается.
Составим таблицу рассчитанных значений RОC:
4Таблица
t
Цена закрытия,
C
t
RОC
t
,
%
1 982 -
2 922 -
3 902 -
4 846 -
5 856 856 / 982·100 = 87,17
6 881 881 / 922·100 = 95,55
7 870 870 / 902·100 = 96,45
8 852 852 / 846·100 = 100,71
9 802 802 / 856·100 = 93,69
10 699 699 / 881·100 = 79,34
Построим график RОC
t
.
4 5 6 7 8 9 10 11
70.00
80.00
90.00
100.00
110.00
120.00
130.00
ROCt
ROC является отражением скорости изменения цены, а также указывает
направление этого изменения. Графическое отображение и правила работы ничем не
отличаются от момента. В качестве нулевой линии используется уровень 100%. Этот
индикатор также показал сигнал к покупке в районе 7-8-го дня.
Стохастические линии. Если МОМ, ROC используют только цены закрытия, то
стохастические линии строятся с использованием более полной информации. При их
21
расчете используются также максимальные и минимальные цены. Как правило,
применяются следующие стохастические линии: %R, %К и %D.
%K
t
=
(C
t
−L
5
)
( H
5
−L
5
)
⋅100
,
где %К
t
– значение индекса текущего дня t;
C
t
– цена закрытия t-го дня;
L
5
и H
5
– минимальная и максимальная цены за 5 предшествующих дней, включая
текущий (в качестве интервала может быть выбрано и другое число дней).
Похожая формула используется для расчета %R:
%R
t
=
(H
5
− C
t
)
(H
5
−L
5
)
⋅100
,
где %R
t
– значение индекса текущего дня t;
C
t
– цена закрытия t-го дня;
L
5
и H
5
– минимальная и максимальная цены за 5 предшествующих дней, включая
текущий.
Индекс %D рассчитывается аналогично индексу %К, с той лишь разницей, что при
его построении величины (C
t
- L
5
) и (H
5
- L
5
) сглаживают, беря их трехдневную сумму.
%D
t
=
∑
i=t−2
t
(C
t
−L
5
)
∑
i=t−2
t
( H
5
−L
5
)
⋅100
Ввиду того что %D имеет большой статистический разброс, строят еще ее
трехдневную скользящую среднюю – медленное %D.
Составим таблицу 5 для нахождения всех стохастических линий.
1. В графах 1-4 приведены дни по порядку и соответствующие им цены
(максимальная, минимальная и конечная).
2. Начиная с 5-го дня в графах 5 и 6 записываем максимальную и
минимальную цены за предшествующие 5 дней, включая текущий.
3. В графе 7 записываем (C
t
- L
5
) – разность между данными графы 4 и
графы 6.
4. Графу 8 составляют значения разности между данными графы 5 и
графы 4, т.е. результат разности (H
5
- C
t
).
5. Размах цен за 5 дней (H
5
- L
5
) – разность между данными графы 5 и
графы 6 записываем в графу 9.
6. Рассчитанные по формуле значения %K заносим в графу 10.
7. В графу 11 заносим значения %R, рассчитанные по формуле.
8. Шаги 2-7 повторяем для 6-й, 7-й строки и т.д. до конца таблицы.
9. Для расчета %D, начиная с 7-й строки, складываем значения C
t
- L
5
из
графы 7 за 3 предыдущих дня, включая текущий (t=5, 6 и 7), и записываем в графе
22
12. Аналогично значения размаха (H
5
- L
5
) из графы 9 складываем за 3
предшествующих дня и заносим в графу 13.
10. По формуле, используя данные граф 12 и 13, рассчитываем %D и
записываем в графу 14.
11. Шаги 9 и 10 повторяем для 8-й, 9-й и 10-й строк.
12. Медленное %D находим как скользящую среднюю от %D (данные
берем из графы 14) с интервалом сглаживания, равным трем. Результат
записываем в графу 15. Составим таблицу 5:
t
макс.
t
мин.
t
закр.
C
t
мак. за 5
дн.
Н
5
мин. за 5
дн.
L
5
C
t
- L
5
H
5
- C
t
H
5
- L
5
%К
t
%R
t
сумма за
3 дн. C
t
-
L
5
сумма за
3 дн. H
5
–
L
5
%D
t
медленное
%D
t
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1
0
1
1
1
2
1
3
1
4
1
5
1 998 970 982
2 970 922 922
3 950 884 902
4 88 823 846
5 920 842 856 998 823 33 142 175 18,86 81,14
6 889 840 881 970 823 58 89 147 39,46 60,54
7 930 865 870 950 823 47 80 127 37,01 62,99 138 449 30,73
8 890 847 852 930 823 29 78 107 27,10 72,90 134 381 35,17
9 866 800 802 930 800 2 128 130 1,54 98,46 78 364 21,43 29,11
10 815 680 699 930 680 19 231 250 7,60 92,40 50 487 10,27 22,29
Построим стохастические линии:
4 5 6 7 8 9 10 11
0.00
20.00
40.00
60.00
80.00
100.00
120.00
%Kt %Rt %Dt
Смысл индексов %К и %R состоит в том, что при росте цен цена закрытия бывает
ближе к максимальной, а при падении цен наоборот – ближе к минимальной. Индексы
%R и %К проверяют, куда больше тяготеет цена закрытия.
23
Заключение
В данной курсовой работе я рассмотрела модель временного ряда, на примере
продажи акций. С помощью проведенных расчетов были получены индексы %К и %R,
которые показывают влияние цены закрытия на минимальные и максимальные цены
продажи акций. Смысл индексов %К и %R состоит в том, что при росте цен цена закрытия
бывает ближе к максимальной, а при падении цен наоборот – ближе к минимальной.
Индексы %R и %К проверяют, куда больше тяготеет цена закрытия.
Так же мной была посчитана экспоненциальная скользящая средняя. Особенность
метода экспоненциального сглаживания в том, что в процедуре выравнивания каждого
наблюдения используется только значения предыдущих уравнений, взятых с
определенным весом. Смысл экспоненциальных средних состоит в нахождении таких
средних, в которых влияние прошлых наблюдений затухает по мере удаления от момента,
для которого определяется средние. Исходя из расчетов можно сделать вывод, что
экспоненциальная скользящая средняя за n-ый день, зависит от скользящей средней в
предыдущий день n-1.
Для временных рядов главный интерес представляет описание или моделирование их
структуры. Цель таких исследований, как правило, шире моделирования, хотя некоторую
информацию можно получить и непосредственно из модели, делая выводы о выполнении
тех или иных экономических законов (скажем, закона паритета покупательной
способности) и проверяя различные гипотезы. Построенная модель может использоваться
для экстраполяции или прогнозирования временного ряда, и тогда качество прогноза
может служить полезным критерием при выборе среди нескольких моделей. Построение
хороших моделей ряда необходимо и для других приложений, таких, как корректировка
сезонных эффектов и сглаживание. Наконец, построенные модели могут использоваться
для статистического моделирования длинных рядов наблюдений при исследовании
больших систем, для которых временной ряд рассматривается как входная информация.
Таким образом, с помощью экспоненциальной скользящей средней и индексов можно
охарактеризовать ситуацию на финансовом рынке, в частности на рынке акций.
24
Литература
1. Экономико-математические методы и модели. Учебник/Под редакцией проф. А.Н.
Ильченко. ISBN: 978-5-279-03373-7. Издательство Инфра-М.2009.
2. Управление компанией. Учебник/ автор Э.А. Уткин. Москва 1997. ISBN 5-89334-017-5
3. Финансы: Учебник/Под ред. В.В. Ковалева М: ТК Велби, изд-во Проспект, 2004
ISBN 5-98032-358-9
4. Финансы и кредит:Учебник/Под ред проф. М.В. Романовского, роф. Г.Н.
Белоглазовой. М: Высшее образование, 2006 ISBN 5-9692-0039-5
5. ↑ Финансы и кредит:Учебник/Под ред проф. М.В. Романовского, роф. Г.Н.
Белоглазовой. М: Высшее образование, 2006
6. ↑ Финансы: Учебник /Под ред. В.В. Ковалева М:ТК Велби, Изд-во Проспект, 2004
7. Экономико-математическое моделирование. Учебное пособие. Сдин Э.Ф.
8. Замков О.О., Толстонятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.
ДНСС. 1997г.
9. Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е. Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике
и бизнесе. М. Финансы и статистика 1999г.
10. Малыхин В.И. Математическое моделирование экономики. М. Из-во УРАО 1998г.
11. Терехов Л.Л. Экономико- математические методы. М. Статистика 1988г.
12. Карасев А.И., Кремер Н.Ш., Савельева Т.Н. Математические методы и модели в
планировании. М. Экономика. 1987г.
13. Скурихин Н.П. Математическое моделирование. М. Высшая школа 1989г.
14. Хазанова Л. Математическое моделирование в экономике. М.1998г.
15. Жданов С. Экономические модели и методы управления. М.Эльта 1998г.
16. Советов Б. Моделирование систем. М. Высшая школа 1999г.
17. www.yandex.ru
18. www.rambler.ru
19. www.google.ru
25