<<
>>

Оценка параметров распределений доходности индекса национального финансового рынка

В соответствии с поставленной в разделе 2.1 задачей на первоначальном этапе необходимо задать количественную меру неэффективности рынка как пространства последствий принимаемых решений СРО с тем, чтобы получить возможность дальнейшего определения предпочтений профучастников-членов СРО на индивидуальном и коллективном уровнях, а также глубины конфликта интересов в СРО.

В качестве количественной меры пространства неэффективности рынка используется интегральная характеристика отклонений текущих распределений рынка от нормальности на основе информационного расстояния Кульбака - Лейблера (2.1). Оценка величины отклонений проводится ежедневно на скользящем базисном периоде по индексу S&P500 со 2 января 1991 года по 31 декабря 2010 года. Вычисления проводятся для двух базисных периодов к∈ {5,10} торговых дней.

На первом этапе (рис. 2.4) необходимо оценить центральные моменты выборок скользящего периода μ, σ,а также вычислить оптимальный параметр сглаживания hдля последующей оценки «истинных» распределений по методу окон Парцена (2.2). Стандартные отклонения скользящих выборок σиспользуются для оценки обоих типов распределений.

Вычисление интеграла (2.1) на каждом шаге проводится численно с помощью метода Симпсона6. Пределы интегрирования, на которые заменяются бесконечные пределы интеграла (2.1) для целей численного метода, находятся из условия равенства единице интеграла функции плотности вероятности распределения Парцена (2.2) с точностью до 10 4. Нижние и верхние пределы интегрирования принимаются равными по модулю.

Важным этапом является оценка оптимальных параметров сглаживания h (2.5) на скользящем периоде. Функция максимального правдоподобия перекрестной проверки (2.4) обеспечивает асимптотическое приближение к оптимальному параметру сглаживания hи, как правило, определена на таком полубесконечном интервале [λ, +∞), что А > 0. Нижняя граница λдля функций L(h)на скользящих выборках принимает различные значения: на недельном (5 дней) периоде значение Л составляет 0,3 для 98% подвыборок, а для остальных 2% выборок λ< 0,3; на двухнедельном периоде (10 дней) значение Л составляет 0,25 для 97,5%, в то время как для остальных 2,5% - А

<< | >>
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 Оценка параметров распределений доходности индекса национального финансового рынка:

  1. ГЛАВА 1. САМОРЕГУЛИРОВАНИЕ В НАЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ РЕГУЛИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ
  2. 2.2.2. Оценка стоимости продуктов с повышенной доходностью
  3. Цели регулирования финансового рынка
  4. Основные типы систем регулирования финансового рынка в развитых странах
  5. Эконометрический подход к оценке факторингового рынка с учетом секьюритизации.
  6. Учет рисков в объяснении анормальной доходности МЭ
  7. Омельченко Владимир Владимирович. Оценка стоимости розничных структурированных финансовых продуктов. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. МОСКВА - 2010, 2010
  8. Значение секьюритизации в развитии рынка капиталов и факторингового рынка России.
  9. 3.2.2. Ценовое поведение продуктов с повышенной доходностью
  10. СТОНОГИНА ЮЛИЯ БОРИСОВНА. БИЗНЕС-КОММУНИКАЦИИ В ЯПОНИИ КАК НАЦИОНАЛЬНЫЙ СОЦИОКУЛЬТУРНЫЙ ФЕНОМЕН. Диссертация на соискание ученой степени кандидата культурологии. Москва - 2015, 2015
  11. Построение пространства неэффективности рынка
  12. Головачев Сергей Сергеевич. Прогнозирование доходности на фондовом и валютном рынках на основе моделей искусственных нейронных сетей. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Москва - 2014,
  13. Квантификация уровней неэффективности рынка как пространства последствий регулятивных решений (на основе расстояния Кульбака - Лейблера)
  14. Индивидуальные предпочтения профучастников- членов СРО в отношении неэффективности рынка
  15. 3.3.1 Индивидуальные предпочтения профучастников и контрастные типы рынка
  16. Анализ событий регулятивной практики и целостность рынка
  17. 3.3.1. Эконометрическая модель факторингового рынка Европы.
  18. Эконометрическая модель факторингового рынка Великобритании.