<<
>>

Квантификация уровней неэффективности рынка как пространства последствий регулятивных решений (на основе расстояния Кульбака - Лейблера)

Регулятивные решения, принимаемые СРО, оказывают влияние на динамику финансового рынка, меняя характеристики текущих распределений вероятности доходности индекса и воздействуя на эффективность рынка.

Чтобы выяснить предпочитаемые СРО виды и характеристики распределений необходимо, определить

количественную меру пространства последствий решений СРО в виде соответствующих распределениям уровней информационной неэффективности рынка.

Традиционно для определения информационной неэффективности рынка используются тесты реакции рынка на поступающую информацию [113]. Среди этих методов можно встретить тесты реакции цен бумаг на новые информационные сообщения, проверку уровня недооценки бумаг при первичном размещении, доходности инсайдерской торговли, торговой активности накануне выхода сообщений о предстоящих корпоративных событиях и др.

Однако, эти методы не подходят для решения поставленной задачи, поскольку не позволяют зафиксировать состояние эффективности рынка в любой текущий момент времени и представить последствия решений СРО в измеримой шкале. В качестве меры пространства последствий х более целесообразно рассматривать характеристики текущих распределений национального
финансового индекса, а лучше - одну интегральную, обобщающую характеристику.

Чтобы определиться с мерой пространства последствий решений СРО (что в данном случае то же, что и пространства неэффективности рынка), вспомним некоторые положения гипотезы эффективности рынка (ГЭР) [52, 53, 54, 113]. В соответствии с ГЭР, наивысшее по эффективности состояние рынка - это сильная форма эффективности рынка. Когда рынок находится в сильной форме эффективности, это означает, что выполняется ряд следующих необходимых условий: число взаимно независимых субъектов на рынке велико, высока ликвидность, и одинаково маловероятны как торговля на основе инсайдерской информации, так и манипулирование ценами активов. Тогда выполняется центральная предельная теорема, и при этом распределение вероятности доходности (логарифмических приростов цен) активов имеет форму нормального распределения. Наивысший уровень информационной эффективности рынка характеризуется нормальным распределением вероятности доходности активов [54].

Если «абсолютный максимум» характеризуется нормальным распределением, то любое отклонение рынка в неэффективное состояние характеризуется отклонением текущих распределений вероятности доходности активов от нормальной формы распределения. Мерой пространства информационной неэффективности рынка может выступать какая-либо характеристика, отражающая отклонение текущего распределения от нормальной формы.

Такой мерой отклонения может служить информационное расстояние Кульбака - Лейблера (КЛ) между текущим распределением и соответствующим ему нормальным распределением [96]:

+∞

β(p∣l

<< | >>
Источник: Ильин Евгений Викторович. Механизмы и пределы саморегулирования на финансовых РЫНКАХ В РАЗВИТЫХ СТРАНАХ МИРА. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Москва - 2012. 2012

Еще по теме Квантификация уровней неэффективности рынка как пространства последствий регулятивных решений (на основе расстояния Кульбака - Лейблера):

  1. Построение пространства неэффективности рынка
  2. Механизм принятия регулятивных решений СРО
  3. Анализ событий регулятивной практики и целостность рынка
  4. Построение индивидуальных функций полезности профучастников-членов СРО в отношении неэффективности рынка
  5. Индивидуальные предпочтения профучастников- членов СРО в отношении неэффективности рынка
  6. ГЛАВА 3. ПРЕДПОЧТЕНИЯ В ОТНОШЕНИИ НЕЭФФЕКТИВНОСТИ РЫНКА СРО, ГЛУБИНА КОНФЛИКТА ИНТЕРЕСОВ И ЕЕ ВЛИЯНИЕ НА КАЧЕСТВО ИНСТИТУЦИОНАЛЬНОГО УСТРОЙСТВА ЭКОНОМИКИ
  7. Принятие решений репрезентативным агентом на основе ограниченной рациональности и самоорганизации: имитация с помощью искусственных нейронных сетей
  8. Выявление предпочтений профучастников-членов СРО на индивидуальном уровне
  9. Глава 2. Инвестиционные решения на фондовом и валютном рынках на основе упрощенной картины мира и контекстной памяти - представление в форме искусственных нейронных сетей с предварительной обработкой входных данных
  10. Значение секьюритизации в развитии рынка капиталов и факторингового рынка России.
  11. Оценка параметров распределений доходности индекса национального финансового рынка
  12. 2.2 Перспективы использования зарубежного опыта государственно­частного партнерства в решении социальных и экономических задач регионов Российской Федерации
  13. 3.3.1 Индивидуальные предпочтения профучастников и контрастные типы рынка
  14. Кластеризация как способ диверсификации рисков предприятий
  15. Сущность экономической структуры региона как системы и объекта исследования
  16. Виртуальные организации как особые объекты управления