Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ ТЕОРИИ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К РЫНКУ АКЦИЙ 7
1.1. Современные теории ценообразования 7
1.2. Взаимосвязь теорий ценообразования с эволюцией теории эффективных рынков 28
ГЛАВА 2. ОСОБЕННОСТИ МОДЕЛЕЙ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ НА РЫНКЕ АКЦИЙ 48
2.1. Традиционные модели цен и нелинейные динамические системы . 48
2.2. Поведенческие финансы и гипотеза когерентного рынка 55
ГЛАВА 3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ТЕОРИИ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ ДЛЯ ОЦЕНКИ РОССИЙСКИХ АКЦИЙ...69
3.1. Обоснование выбора исходных данных для моделей 69
3.2. Определение качественных состояний рынка акций с помощью нелинейных моделей 74
3.3. Психологические факторы, влияющие на цену акций, и способы их учёта 94
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 118
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 122
ПРИЛОЖЕНИЯ 129
- Современные теории ценообразования
- Традиционные модели цен и нелинейные динамические системы .
- Обоснование выбора исходных данных для моделей
Введение к работе
Актуальность темы. Известно, что во многих химических системах возможно возникновение самоподдерживающихся упорядоченных состояний, и химические реакции дают много примеров систем, в которых реализуются пространственные, пространственно-временные и временные структуры. Это явление, характерное для протекания неравновесных процессов в открытых системах, получило название эффекта самоорганизации, а сами системы - диссипативных структур [1-11].
Одним из проявлений самоорганизации являются гомогенные химические реакции с временной и пространственной периодичностью [5-11]. Большая часть публикаций, относящихся к исследованию колебательных процессов в гомогенной среде, посвящена описанию реакций Белоусова — Жаботинского, Брея - Либавски, Бриггса - Раушера [6,9], в которых освещена эволюция представлений о механизмах, рассмотрены необходимые условия возникновения и существования химических осцилляции, обсуждены различные режимы их протекания. Наряду с этим, в последние годы обнаружен новый тип окислительно-восстановительных реакций [10] в системах простейший биосубстрат - оксигенированные комплексы переходных металлов, протекающих в колебательном режиме в жидкофазной среде, и в настоящее время формируется новое научное направление в химической науке - когерентная химия, которая занимается изучением химических осцилляторов.
Параллельно с экспериментальными исследованиями нелинейных явлений в химии развиваются физико-математические основы исследования химических нестабильностей, а также регулярных и хаотических колебаний в динамических системах [2,6,8-11]. Использование различных существующих физико-математических подходов привело к пониманию многообразия временных и пространственных явлений в динамических системах вообще, и химических в частности. Однако, целый ряд вопросов, связанных с исследованием химических колебательных реакций в гомогенной среде, не нашли своего разрешения. Так, например, многие известные сложные реакции могут перейти при определенных концентрационных и температурных условиях в колебательный режим. Выявление колебательных режимов для определенных реакций требует, наряду с детальным изучением их кинетики, применения подходов термодинамики неравновесных процессов и различного математического аппарата для анализа полученных результатов. Поэтому поиск новых колебательных химических процессов, построение математических моделей конкретных химических осцилляторов экспериментальное и теоретическое исследование систем, связанных с возникновением химических не устойчивостей и формированием структур является одной из актуальных проблем физической химии.
Цель и задачи исследования. Целью работы явилось исследование автоколебательных процессов, протекающих в системе лейкометиленовый синий (ЛМС) - метиленовый синий (МС) в присутствии оксигенированных комплексов железа(П) с диметилглиоксимом (DMG) и бензимидазолом (BIA).
Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:
- обнаружение условий проявления колебательного режима в системе ЛМС - МС и определение параметров концентрационных колебаний;
- установление особенностей динамики протекающих процессов на основе анализа временных последовательностей данных с определением размерностей фазового пространства и аттрактора;
- обоснование механизма протекающих реакций и составление математической модели в виде системы обыкновенных дифференциальных уравнений в соответствии с механизмом реакции;
- проведение термодинамического анализа изучаемых процессов с целью выявления причин возникновения диссипативных структур; - проведение качественного анализа и численного решения системы полученных обыкновенных дифференциальных уравнений с целью определения устойчивости и возможности бифуркаций, а также определение условий, при которых она имеет колебательные решения.
Объектами исследования явились окислительно-восстановительные процессы в системе ЛМС - МС в присутствии оксигенированных комплексов железа(И) с DMG и BIA ([Fe(II)-DMG-BIA-C 2]), протекающие в колебательном режиме. Выбор данной системы в качестве объекта исследования обусловлен тем, что проявление концентрационных колебаний в присутствии оксигенированных комплексов переходных металлов характерно для систем, в которых в роли восстановителей выступают легко окисляемые реагенты, к каковым относится лейкометиленовый синий.
Методы исследования
Исследования протекающих процессов проводились виде регистрации потенциала точечного платинового электрода (S = 1 мм ) относительно хлорсеребряного, однозначно связанного с концентрацией компонентов в реакционной смеси, от времени в неперемешиваемом реакторе.
С целью выяснения особенностей колебательных процессов и интерпретации результатов эксперимента были использованы: быстрое преобразование Фурье, реконструкция динамики системы по временной последовательности данных, анализ протекающих процессов на основе принципов термодинамики неравновесных процессов, математическое моделирование кинетических закономерностей протекающих процессов.
При помощи Фурье - анализа установлены тип колебаний и их частоты. На основе реконструкции динамики по временным рядам определены размерности фазового пространства и аттрактора. Качественный анализ системы обыкновенных дифференциальных уравнений позволил установить тип стационарного состояния и бифуркации, а решение ее численными методами оценить пределы концентраций реагента и катализатора, при которых реализуются концентрационные колебания.
Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:
- исследованы неописанные в литературе окислительно-восстановительные реакции, протекающие в колебательном режиме, и определена область их существования;
- используя корреляционную функцию аттрактора, определены размерности фазового пространства и аттрактора;
- используя значение размерности аттрактора, а также результаты Фурье преобразования временного ряда, установлены реализуемые типы колебаний в рассматриваемой системе и определены основные частоты концентрационных колебаний;
- обоснованы и составлены кинетические схемы исследуемых процессов и их математическая модель в виде системы обыкновенных дифференциальных уравнений нелинейного типа;
- установлены причины потери устойчивости системой на основе подходов неравновесной термодинамики;
- в результате качественного анализа и решения численными методами систем дифференциальных уравнений определены число и устойчивость решений, характер бифуркации, концентрационные пределы реагента и катализатора, при которых реализуются химические осцилляции. Теоретическая и практическая значимость
Получены экспериментальные результаты по исследованию ранее неизученных автоколебательных химических реакций в системе ЛМС — МС в присутствии оксигенированных комплексов железа (II) с DMG и BIA.
Теоретическая значимость данного исследования определяется использованием комплексного подхода к изучению динамики колебательных процессов, лежащих в основе реакции каталитического окисления легко окисляемых субстратов. Рассмотренные в работе подходы представляют определенный интерес не только для химиков, но и для представителей других наук, так как системы уравнений типа предложенной могут быть изоморфными дифференциальным уравнениям, описывающим модели генерации биоритмов, нервных импульсов, мышечного сокращения, вопросов экологии, экономики, социологии и т.д.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы доложены и обсуждены на: XVII Менделеевском съезде по общей и прикладной химии (г. Казань, 2003); II Международной конференции "Циклы" (г. Ставрополь, 2000), Всероссийской научно-практической конференции "Химия в технологии и медицине" (Махачкала, 2002), II и III Региональных научно-практических конференциях "Компьютерные технологии в науке, экономике и образовании" (Махачкала, 2001, 2003), IV Международной конференции студентов, молодых ученых, преподавателей, аспирантов и докторантов "Актуальные проблемы современной науки" (Самара, 2003), конференциях профессорско-преподавательского состава Дагестанского госуниверситета (г. Махачкала, 2000 - 2003).
Публикации. По материалам диссертации опубликованы 3 статьи, 4 тезисов докладов.
Структура и объем работы. Диссертация изложена на 109 страницах машинописного текста, состоит из введения, трех глав, выводов и приложений, иллюстрирована 10 рисунками, содержит 7 таблиц и список используемой литературы из 130 наименований работ отечественных и зарубежных авторов.
Современные теории ценообразования
Анализ вопросов ценообразования на акции показывает, что имеются существенные различия в подходах к определению их цен. Факторы, формирующие цену акций различны для эмитента и для инвестора, и вообще имеется множество факторов, воздействующих на цену акций.
Как известно, в экономической теории различают два основных вида
оценки стоимости товара: субъективная, которая определяется предельной полезностью (по А. Маршалу), и стоимость как воплощенный в товаре общественный труд (по К. Марксу), т.е. объективная оценка.[45] «Субъективная школа» считает первичной в экономике сферу потребления, а стоимость - обусловленной полезностью товаров и услуг, «объективная школа», напротив, считает первичной сферу производства, а источником формирования стоимости — издержки производства. [70] Однако
противопоставление этих теорий выражает не только их взаимоотрицание, но и взаимообусловленность. Цена товара есть денежное выражение стоимости. Конкретная цена определяется на основе существующего в каждый момент времени спроса и предложения и в ней отражается как объективный характер, так и субъективные оценки участников рынка. Стоимость товара лишь случайно может совпадать с его ценой, но цена всегда будет лишь денежным отражением стоимости всей товарной массы. В то же время граница между
категориями «стоимость» и «цена» применительно к акциям очень условна, поскольку оценка акции есть её оценка в качестве приносящего доход капитала, а не труда, как это имеет место в вещном товаре.
Имеется несколько теоретических способов расчета цены акции. Но в основе всегда лежит принцип сопоставления приносимого данной бумагой дохода (дивиденда), с рыночной нормой доходности. При выставлении котировок на бирже определяются цены, по которым продавец согласен продать, а покупатель — купить данную ценную бумагу. Таким образом, котировка акций отражает соотношение между текущим спросом (наивысшей ценой покупателя) акций и предложением (минимальной ценой продавца) их, а спрос и предложение представляют собой определяющие факторы цен.
Исследования, посвященные проблеме стоимостной оценки акций показали, что в экономической теории существует две основные точки зрения [65,66], одна из которых исходит из существования некой истинной (внутренней) стоимости акции, которая зависит от стоимости компании-эмитента и определяется ожидаемой прибылью, другая точка зрения заключается в том, что понятия «истинная стоимость» не существует, т.е. цены на акцию являются результатом действия различных факторов, влияющих на инвестора, и ожидаемая прибыль компании — лишь один из них. Истинная стоимость не может объяснить курс акции в каждый момент времени, но она указывает направление, в котором курс акции будет двигаться. Пока цена акции не совпадет с истинной стоимостью, можно предположить, что ежедневные цены будут колебаться около или в долговременной перспективе двигаться в сторону этой истинной стоимости. Курс в любой определенный момент времени возможно рассчитать методами второй теории, построенными на основе существующих в данный период спроса и предложения.
Истинная стоимость акции может рассматриваться как балансовая стоимость, скорректированная в соответствии с перспективами получения дохода (или убытка). Основанием для подобного утверждения являются следующие предпосылки:
возникновение акции связано с осуществлением реальных инвестиций ее первым владельцем, который при определении цены ее перепродажи последующему владельцу будет учитывать не только перспективы получения корпорацией прибыли и выплаты дивидендного дохода, но и размер осуществленных вложений, и текущую стоимость чистых активов, поскольку в случае ликвидации общества новый держатель имеет право на часть его имущества;
Традиционные модели цен и нелинейные динамические системы
Многие современные фундаментальные научные проблемы и высокие технологии связаны с явлениями, лежащими на границах разных уровней организации. Иными словами, большинство естественных наук (физика в первую очередь) и некоторые из гуманитарных (экономика, социология, психология) разработали концепции и методы для каждого из иерархических уровней, но не обладают универсальными подходами для описания происходящего между этими уровнями иерархии. Нестыковка иерархических уровней различных наук — одно из главных препятствий для развития истинной междисциплинарности (синтеза различных наук) и достижения цели построения целостной картины мира. Переброска мостов между иерархическими уровнями требует, очевидно, нового мировоззрения и нового языка. Теория сложных систем — это одна из удачных попыток построения такого синтеза на основе универсальных подходов и новой методологии.
Теория сложности, не имеющая до сих пор четкого математического определения может быть охарактеризована характерными чертами тех систем и типов динамики, которые являются предметом ее изучения. Эти черты (повторяющиеся у различных авторов в различных сочетаниях) таковы:
Нестабильность: сложные системы стремятся иметь много возможных режимов поведения (фазовых состояний), между которыми они блуждают в результате малых изменений параметров, управляющих динамикой.
Неприводимость: сложные системы выступают как целое и не могут быть изучены разбиением их на части, которые рассматриваются изолированно.
То есть поведение системы определяется взаимодействием частей, но редукция системы к ее частям разрушает большинство аспектов, привносящих в систему индивидуальность.
Адаптивность: Сложные системы часто состоят из множества агентов, которые принимают решения и действуют исходя из частичной информации о системе в целом и ее окружении. Более того, эти агенты в состоянии изменять правила своего поведения на основе такой частичной информации. Если коротко, то сложные системы обладают способностью извлекать скрытые закономерности из неполной информации, обучаться на этих закономерностях и изменять свое поведение на основе новой поступающей информации.
Эмерджентность (от существующего к возникающему у И. Пригожина [48]): сложные системы продуцируют неожиданное поведение; фактически они продуцируют паттерны и свойства, которые невозможно предсказать на основе знания свойств их частей, рассматриваемых изолированно.
Эти характерные черты позволяют отделить простое от сложного, присущего наиболее фундаментальным процессам, происходящим как в естественных, так и в гуманитарных науках, составляя тем самым истинный базис междисциплинарности. Что еще более существенно, это то, что за последние 30-40 лет в теории сложности были разработаны новые научные (т.е. контролируемые и воспроизводимые) методы, позволяющие универсально описывать сложную динамику, будь то в явлениях турбулентности, или в поведении электората накануне выборов.
Поскольку многие сложные явления и процессы в таких областях как экология, социология, экономика, политология и др. не воспроизводимы в реальном мире, то лишь появление мощных вычислительных средств и создание компьютерных (виртуальных) моделей этих явлений позволило впервые в истории науки производить эксперименты в этих областях так же, как это всегда делалось в естественных науках. Однако компьютерное моделирование потребовало развитие и новых теоретических подходов: фрактальной геометрии, теории хаоса, самоорганизованной критичности, нейроинформатики и квантовых алгоритмов. Все вместе, и компьютерное моделирование, и новые теоретические подходы, позволяют говорить о рождении новой междисциплинарной науки — теории сложных систем.
Обоснование выбора исходных данных для моделей
Для исследования возможностей применения моделей на практике возьмем эмпирические данные значений Индекса РТС.[125] Индекс РТС, официальный индикатор Фондовой биржи РТС, впервые был рассчитан 1 сентября 1995 года и на сегодняшний день является основным показателем развития российского фондового рынка. Индекс рассчитывается каждые полчаса в течение всей торговой сессии на основании данных о сделках, заключенных в РТС с наиболее ликвидными акциями.
Фондовая биржа РТС рассчитывает и публикует два фондовых индекса:
1. Индекс РТС (код индекса - RTSI).
2. Технический Индекс РТС (код индекса - RTST).
Индексы рассчитываются как отношение суммарной рыночной капитализации акций, включенных в список для расчета индекса, к суммарной рыночной капитализации этих же акций на начальную дату, умноженное на значение индекса на начальную дату. Расчет рыночной капитализации производится на основе данных о ценах акций и количестве выпущенных эмитентом акций. Индекс РТС и Технический индекс отличаются друг от друга периодичностью расчета и методом расчета цены акции.
Список ценных бумаг, по которым рассчитываются Индекс РТС и Технический индекс, формируется из акций, входящих в Котировальные листы РТС, а также акций, отобранных Информационным комитетом РТС на основании экспертной оценки. Список акций для расчета индексов пересматривается раз в три месяца.
Подробно методика расчета Индекса РТС и список акций для расчета Индекса РТС приведены в Приложении 2. Следует отметить, что существуют альтернативные методики расчета индекса как агрегированного показателя рынка ценных бумаг. На наш взгляд, достойным внимания можно считать индекс BGm, методика расчета которого предложена в работе [5], и кратко представлена в Приложении 3. Этот индекс помимо более объективного отражения котировок ценных бумаг использует прошлую информацию о ценах, что согласуется с результатами данного исследования и представляется нам абсолютно необходимым.
Однако в настоящем исследовании мы будем использовать данные Индекса РТС (код индекса - RTSI) за период с момента начала расчета данного индекса — 1 сентября 1995 года до 31 декабря 2002 года, (это связано в первую очередь с отсутствием рассчитанных значений индекса BGm, а также с тем, что Индекс РТС на сегодняшний момент воспринимается как индикатор российского рынка ценных бумаг большинством участников этого рынка, что немаловажно с точки зрения учета психологических факторов). Временной ряд ежедневных значений включает 1836 наблюдений.
