Статистически изследвания



Дата28.09.2017
Размер31.09 Kb.
2014.04.09 – Статистически изследвания
AR

AR NA


ARIMA –> GARCH
Постоянна дисперсия - при сравнително постоянно

Непостоянна дисперсия – когато има някакви шокове


Панелен подход към изследването на даден проблем – когато правим обикновен регресионен анализ : y= β0 + β1x + ε

Събират се всички данни и модела се оценява едновременно върху всички панелчета. Идея: да се съберат повече данни, там където са малко в рамките на годината, за да можеш да докажеш статистическата надеждност

Метод «завод-година»
Модел ARIMA. Един такъв модел има няколко параметъра (p,d,q). Да кажем : 0,0,0; 1,0,0; 1,0,1 . Първия проблем е от какъв порядък ще е нашият модел. Тук правила няма. Има емпирични правила. Едно от тях е, че не се среща повече от 4 за p и q. Т.е. дълбочината, с която се връщаме назад във времето. Най-хубаво е да се върнем 50-100 дни назад. Но в такъв случай ще излязат повече данни и може да хванем остаряла тенденция, която да заблуди нашия модел.

За d по-малко от 2 . това е порядъка на интегрираност.

Следващият въпрос е : как да намерим най-подходящия за нашите прогнози. Започваме да правим всичките модели като комбинация. Ако имаме 4,2,4 ги умножаваме и правим различните комбинаци (32). Въпросът е как да се избере модела?
Критерий на Akaike. Смисълът на тези критерии е следната ; възможно най-простия модел да опише максимално добре серията. Той наказва моделите, които са от най-висок порядък. Намира оптимални параметри : хем да е най-просто, хем добре да описва серията. Смятат се всичките 32 модела и се оценяват
Самите формули, модели и прочие са по-лесната част. С тях не се налага да вземаме решение. По-трудното е да го построиш. Инвестираш в рисков актив, с което дохода е по-висок. Положителната корелация между риск и доходност е характерна. Въпросът е да се измери в дадена ситуация този риск.
Модел МОКА (CAPM) – това е проблема. Решава се чрез този инструмент. Прави се уговорката, че се съсредоточаваме върху проекта на изследването, като го оставяме на софтуера.
Класически модел за анализ на съотношението между доходност и риск (стойностно-ценови модел; Capital Asset Pricing Model, CAPM, MOKA)

Теоретичните основи на модела са разработени от Марковиц (1959), Шарп (1965), Линдел (1965) . по-късно както и АРИМА-та започва да се клонира. Ще се спрем на класическият модел, разработен от Шарп и Линдел. Основна идея, заложена в този модел е намирането на арбитраж между риска и доходността. Доходността може да се измери горе-долу по дериватен начин, но риска как да се измери? Проявяват се различните модели, защото всеки разбира по различен начин доходността и риска.

Шарп : за да можем да оценим тази равновесна точка, той предлага следният модел : r чертичка а= rf + βa(r чертичка m – rf)

R aочаквана доходност

Rf – доходност от безрисков актив

Rm – средна за пазара или сегмента доходност

βa


  1. Обосновка – връзката риск – доходност

  2. Икономически модел – как ще ги сглобим

  3. Иконометричен модел и оценка – да се изчисли

  4. Тестване на модела – дали правилно сме употребили метода (автокорелации, заависимости), за адекватност; линия на сигурността

  5. Разчитане на резултатите/ Интерпретация на резултатите

Това е ик.модел и той казва следното : доходността в дадена инвестиция е равна на безрисковата + риск премията. Като риск премията е функция от пазарната(средната) и

Безрисковата през коефициента бета.

Да обърнем модела на регресионен.


Пазарна линия : SML. Как се използва този продукт? В миналото сме проследили пазарната линия. Тя се получава в резултат на анализа в миналото. Всичко се осреднява чрез модела и се получава тази линия. Искаме да инвестираме в различни продукти и гледаме на даден продукт къде се намира. Предполага се, че връзката риск-доход ще се запази относително. Допуска се, че не се е случило нещо съществено и бъдещата инвестиция предполага, че ще се запази същата закономерност и се прилага в бъдещето.
Черна версия на „стойностно-ценовия модел”. Тя работи със следния регресионен модел : Zit = α im + βim Zmt + ε

Zit = допълнителн възвръщаемост на актив I за период T

Zit = Z чертичка it – rf

Z mt – доп.възвръщаемост за целия пазар за период т



Z mt = r чертичка m – rfтримесечни ЦК на US Government, а нормата на паз.възвр.е S&P 500


База данных защищена авторским правом ©obuch.info 2016
отнасят до администрацията

    Начална страница