Veličina: px
Započni utisak sa stranice:
transkript
1 18 S.A. Poluyakhtov, V.A. Belkin S.A. Poluyakhtov, V.A. Belkin UDK Kondratijevljevi ciklusi kamatne stope kao osnova za predviđanje njene dinamike Sažetak. Na osnovu obimnog statističkog materijala, u članku se dokazuje hipoteza da su ciklične fluktuacije bankarske kamatne stope na kredite određene ciklusima solarne aktivnosti. Na osnovu toga moguće je predvidjeti kamatnu stopu u srednjem i dugoročno a samim tim i buduće stanje u svijetu i ruskoj ekonomiji. sažetak. Obimna statistička građa pomogla je autorima da dokažu hipotezu da su ciklične fluktuacije kamatne stope bankarskih kredita određene solarnim ciklusima. Ove činjenice omogućavaju predviđanje kamatne stope u srednjoročnoj i dugoročnoj perspektivi i posljedično predviđanje buduće ekonomske situacije u svijet iu Rusiji takođe. Ključne riječi. cikličnost bankarskih kamatnih stopa, ciklusi solarne aktivnosti, ciklični razvoj privrede, predviđanje ekonomske krize, predviđanje bankarskih kamatnih stopa. ključne reči. Ciklične fluktuacije bankarske kreditne kamatne stope, solarni ciklusi, ciklični razvoj privrede, prognoza ekonomske krize, prognoza bankarske kamatne stope. Globalna finansijska kriza ponovo razotkrio problem neadekvatnog predviđanja glavne ekonomski pokazatelji i, kao rezultat, previše optimističan pogled vlada raznih zemalja na buduću ekonomsku situaciju u svijetu. Jedan od razloga ovakvog stanja je nedostatak prognoze za jedan od najvažnijih ekonomskih pokazatelja bankarske kamatne stope. U svom članku „O prognozama kamatnih stopa“, S. Moiseev primećuje da „ako su kamatne stope u inostranstvu dobro predvidljive čak i bez prognoza centralne banke, onda u Rusiji nedostaje informacija o budućoj dinamici tržišta novca. Nagađanje kamatnih stopa je jedna od najkompleksnijih analiza i, po pravilu, procjene budućih stopa nisu uključene u konsenzus prognoze i ankete profesionalnih prognostičara. Nije moguće dobiti prognozu procenta od zvanični izvori, mnogi ekonomisti odlučuju sami to prognozirati. Međutim, danas dostupne metode predviđanja su ili previše primitivne ili toliko dugotrajne da su većini njih nedostupne. Stoga predlažemo da se razvije metoda prognoze interesa, zasnovana na njenom odnosu sa ciklusima solarne aktivnosti (u daljem tekstu SA), koja će dati tačniju prognozu bez ikakvih radno intenzivnih proračuna, što će omogućiti svakom privrednom subjektu da je primjenjuje. Bilten Turkmenskog državnog univerziteta br. 11
2 Kondratieffovi ciklusi kamatne stope Kao polaznu osnovu prihvatamo hipotezu V.A. Belkin da su „ciklične fluktuacije glavne makroekonomski pokazatelji, uključujući kao što su stopa nezaposlenosti, stopa inflacije i prosječna kreditna stopa, kurs nacionalne valute, deficit (suficit) konsolidovanog budžeta, određuju se ciklusima solarne aktivnosti. Za testiranje ove hipoteze za period od 1947. do jula 2010. uzeli smo prosječne godišnje podatke o Wolfovim brojevima, koji su proporcionalni broju sunčevih pjega na solarnom disku i karakteriziraju SA. Za isti period kao primarna stopa uzeta je bankarska kamatna stopa koja utiče na stanje svjetske ekonomije (kamatna stopa najbliža nerizičnoj stopi). Zatim smo napravili grafikone promjena ovih indikatora tokom vremena (slika 1). Kao što ovaj grafikon pokazuje, od 1968. godine ciklusi primarne stope su u velikoj mjeri određeni ciklusima SA. Rice. Slika 1. Dinamika promjena prosječnih godišnjih Wolfovih brojeva i primarne stope Vrijedi napomenuti neke karakteristike ciklične prirode SA i primarne stope. Dakle, faza rasta SA traje u prosjeku 4 godine, a faza opadanja traje 7 godina, ukupno trajanje ciklusa je u prosjeku 11 godina. Odnosno, SA ciklus ima nagli porast i glatki pad. Istovremeno, tokom faze rasta CA, postoji i faza rasta bankarske kamatne stope, a kada ciklus CA dostigne svoj vrhunac, kamatna stopa odmah ili nakon 1 godine takođe dostiže svoju maksimalnu vrijednost. Tokom faze smanjenja CA, istovremeno se smanjuje i kamatna stopa banke. Međutim, otprilike jednu ili dvije godine prije sljedećeg najnižeg nivoa CA, kamatna stopa banke dostiže svoj sljedeći maksimum. Za sada ne možemo tačno utvrditi razlog za ponovljeni ciklus bankarske stope u okviru SA ciklusa i možemo samo da pravimo pretpostavke ili hipoteze. EKONOMIJA
3 20 S.A. Poluyakhtov, V.A. Belkin Da bismo se riješili utjecaja kratkoročnih fluktuacija u osnovnoj stopi, izračunali smo prosječne vrijednosti analiziranih indikatora tokom godina u tačkama pregiba SA ciklusne krive i nacrtali odgovarajuće grafikone (slika 2). Iz ovog dijagrama se vidi da se 11-godišnji ciklusi SA u dovoljnoj meri poklapaju sa ciklusima bankarske kamatne stope (koeficijent korelacije je 79%), koji se poklapaju sa ciklusima C. Juglara. Odnosno, rast SA dovodi do povećanja primarne stope i, kao rezultat, na maksimumu ukazuje na ekonomsku krizu. Dakle, upravo je ciklična aktivnost sunca ključni faktor koji određuje promjenu kamatne stope banke. Takođe, otkrivena povezanost otkriva pravi razlog cikličnosti ovog pokazatelja i razvoja svjetske ekonomije u cjelini. Hajde da pokažemo da se stope kao što su LIBOR, EURIBOR menjaju skoro sinhrono sa osnovnom stopom. Time ćemo dokazati da SA ciklusi određuju dinamiku bankarskih kamata širom svijeta, a ne samo u Sjedinjenim Državama. Rice. Slika 2. Dinamika promjena prosječnih godišnjih Wolf brojeva i primarne stope na tačkama pregiba (ekstremuma) krive solarne aktivnosti Za proučavanje odnosa između osnovnih stopa i LIBOR-a, odabrali smo stopu LIBOR-a za kredite do jedne godine. Vrijednosti za njega preuzete su sa web stranice ekonomske statistike MORTGAGE-X. Ispod je dijagram koji jasno prikazuje dinamiku sinhronih promjena prosječne godišnje osnovne kamatne stope i LIBOR stopa (do jedne godine) (Sl. 3). Bilten Turkmenskog državnog univerziteta br. 11
4 Kondratieff ciklusa kamatne stope Slika 3. Promjene u prosječnoj godišnjoj primarnoj stopi i LIBOR stopama (do jedne godine) Za istraživanje odnosa između osnovne kamatne stope i EURIBOR-a odabrana je EURIBOR stopa za kredite do jedne godine. Vrijednosti za njega preuzete su sa web stranice ItIsTimed. Zatim smo napravili dijagram koji jasno prikazuje dinamiku visoko sinhrone promjene prosječne godišnje osnovne kamatne stope i EURIBOR stopa (za period do jedne godine) (Sl. 4). U godinama EURIBOR stopa se mijenjala sinhrono sa osnovnom kamatnom stopom, ali sa vremenskim kašnjenjem (kašnjenjem) od oko 1 godine. Rice. 4. Dinamika promjene prosječne godišnje osnovne kamatne stope i EURIBOR stopa (za period do godinu dana) EKONOMIJA
5 22 S.A. Poluyakhtov, V.A. Belkin Prikazani dijagrami jasno i uvjerljivo dokazuju visok stepen sinhronizacije promjena glavnih međunarodnih kamatnih stopa LIBOR i EURIBOR i osnovne kamatne stope. Dakle, odnos između SA i primarne stope koji smo dokazali može se proširiti i na druge kamatne stope, posebno na LIBOR i EURIBOR. Na osnovu dobijenog rezultata, kao i prognoze 24. SA ciklusa (Sl. 5), moguće je izraditi prognozu za vrijednost primarne stope. Sljedeći vrhunac CA očekuje se u 2013. godini, te stoga možemo očekivati povećanje primitka do 2013. godine, te 2013. godine. predviđamo još jedan maksimum ove stope i posljednju globalnu finansijsku krizu. Naravno, stvarna aktivnost Sunca u 24. ciklusu može se razlikovati od predviđene, jer ti ciklusi donekle variraju u trajanju (9-11 godina). U ovom slučaju, doći će do nekog odgovarajućeg pomaka u vremenu naznačenog datuma sljedećeg najvišeg primata i globalne ekonomske krize. Rice. 5. Prognoza 24. ciklusa Sunčeve aktivnosti Slika 5 pokazuje da bi sljedeći SA minimum trebao nastupiti oko 2020. Shodno tome, oko 2018. će doći do još jednog povećanja kamatnih stopa, a zatim 2019. i 2020. godine. usporavanje rasta realnog BDP-a SAD ili ekonomska kriza. Da bismo dali tačniju prognozu vrednosti primarne stope u 2013. godini, okrenimo se teoriji talasa N. Kondratieva, na osnovu koje je identifikovano 5 ekonomskih ciklusa, dužine oko godinu dana: Bilten Turkmenskog državnog univerziteta Nasleđe br. 11
6 Kondratijevovih ciklusa kamatnih stopa od 1790. do 2 ciklusa od do godine. 3 ciklusa od do godine. 4 ciklusa od do godine. Ciklus 5 sa Kondratijevskim ciklusima podliježe svim glavnim makroekonomskim pokazateljima, uključujući kamatnu stopu bankarske osnovne kamatne stope. Istovremeno, na kraju ciklusa, stopa dostiže svoju maksimalnu vrijednost. Da bismo potvrdili našu hipotezu, analizirajmo dijagram prikazan na Sl. 1. Pokazuje da je pretposljednji minimum ekonomskih pokazatelja svjetske privrede bio 1982. godine i da je bio praćen maksimumom bankarske kamatne stope, koju predlažemo da nazovemo Kondratjevljevim maksimumom osnovne stope (K-stope). Prije K-stope, došlo je do povećanja primarne stope, nakon smanjenja. Predlažemo da ove cikluse nazovemo ciklusima velikih osnovnih stopa. Prema istraživanju japanskog naučnika Shimanaka Yuji, potvrđenom od strane Japanskog ekonomskog istraživačkog centra (JERC) i objavljenom u The Wall Street Journalu iz 1999. godine, jedan Kondratieffov ciklus jednak je pet SA ciklusa, odnosno 55 godina. Na osnovu ove teorije i činjenice da su se dva SA ciklusa dogodila između 1982. i 2010. godine, može se pretpostaviti da je 2010. tačka prelomne tačke ciklusa velikih primarnih stopa i da će nastaviti da raste. Shodno tome, lokalna maksimalna primarna stopa u 2013. godini biće veća od lokalnog maksimuma ovog pokazatelja u 2009. godini i biće približno na nivou lokalnog maksimuma iz 2000. godine. Tako će primarna kamatna stopa u 2013. godini dostići svoj srednji sledeći maksimum u srednjem roku na nivou od 8-9%, što će sa velikim stepenom verovatnoće dovesti do još jedne globalne finansijske krize (Sl. 6). Rice. 6. Kondratijevljev ciklus prve stope i njegova prognoza do 2020. EKONOMIJA
7 24 S.A. Poluyakhtov, V.A. Belkin Slično, lokalni maksimum prime rate u 2018. godini biće veći od lokalnog maksimuma ovog pokazatelja u 2013. godini, ali niži od lokalnog maksimuma ovog pokazatelja u 1989. godini, odnosno njegova vrednost će biti približno na nivou od 10% (Sl. 6). Na osnovu činjenice da su promjene primarne stope usklađene sa promjenama kamatnih stopa LIBOR-a i EURIBOR-a, možemo očekivati odgovarajuće povećanje ovih stopa na 6% i 5%, respektivno, u 2013. godini i LIBOR-a na 8,5% u 2018. godini. Od 2003. godine, zbog globalizacije svjetske ekonomije i velike uključenosti ruske privrede u nju, došlo je do sinhronizacije američkog BDP-a i ruskog BDP-a sa većom volatilnošću ruskog BDP-a. Posljedično, promjena primarne stope neminovno dovodi do slične promjene kamatne stope ruskih banaka na kredite, pa je do 2013. godine u Rusiji bankarska kamatna stopa na izdate kredite pravna lica do 1 godine, takođe će porasti na nivo iz 2000. godine i iznosiće 18-20% godišnje. Vrhunci solarne aktivnosti i dalje će dovesti do povećanja kamatne stope ruskih banaka na kredite i, shodno tome, do još jedne finansijske krize. Dobiveni rezultat je izuzetno važan ne samo za državne službenike, već i za cjelokupno ekonomski aktivno stanovništvo, jer je na osnovu njega moguće donositi dugoročne investicione odluke i objektivno procjenjivati budući razvoj privrede zemlje. Kao objašnjenje za razlog otkrivene povezanosti mogu se navesti studije velikog ruskog naučnika A. Čiževskog, koji je tvrdio da su psihopatske epidemije, panična raspoloženja, masovna histerija, halucinacije itd., kao i modifikacija nervne ekscitabilnosti neuropsihičkog tonusa usko povezani sa ciklusima SA. Ciklične fluktuacije navedenog pesimizma i optimizma dovode do cikličkih kolebanja u vrijednosti plaćanja rizika, koja se uzima u obzir u kamatnoj stopi, i do njenih cikličkih fluktuacija. Dakle, kao rezultat ove studije: visok stepen povezanosti ciklusa SA i bankarske kamatne stope otkriven je koristeći primarnu stopu kao primjer; Predlaže se da se u naučni promet uvedu koncepti Kondratjevljevog ciklusa bankarske stope (na primjeru primarne stope) i Kondratjevljevog maksimuma (minimuma) ove stope; Razvijena je srednjoročna i dugoročna prognoza sljedećih visokih kamatnih stopa i globalne finansijske krize; Prikazan je visok stepen sinhronizma u dinamici osnovnih stopa, LIBOR, EURIBOR stopa; Izrađena je srednjoročna prognoza za sljedeće visoke stope LIBOR-a, EURIBOR-a i ruske kamatne stope na kredite u 2013. godini. Bilten Turkmenskog državnog univerziteta br. 11
8 Kondratijevljevi ciklusi kamatne stope Literatura 1. Moiseev S. “O prognozi kamatne stope” URL: post/124329/ 2. Belkin V. A. Odnos između ciklusa solarne aktivnosti i ciklusa glavnih makroekonomskih indikatora // Socio-ekonomski razvoj Rusije i period: nacionalni, regionalni corporas: college. m-catching 27 intl. naučno-praktična. konferencije Dio 1, Čeljabinsk: UrSEI AT i SO, C; 3. Statistički podaci Centra za analizu podataka o uticaju Sunca (Belgija) URL: 4. Podaci sa sajta ekonomske statistike MORTGAGE-X URL: com 5. Podaci sa sajta ItIsTimed URL: php 6. NASA istraživački materijali URL: solnechnyiy-prognoz/ 7. V. V. Korotaev, T. A. talasni sistem u ekonomskom svetu praćenje. Globalni i regionalni razvoj / Ed. ed. D. A. Khalturina, A. V. Korotaev. M.: Librokom/URSS, C URL: cliodynamics.ru/download/m02korotayev_tsirel_kondratyevskie_volny.pdf 8. Unija inteligentnih asocijacija // Konfiguriranje: Transformativni ciklusi politike
Bilten Čeljabinskog državnog univerziteta. 2011. 6 (221). Ekonomija. Problem. 31. P. 39 43. CIKLUSI SUNČEVE AKTIVNOSTI KAO OSNOVA CIKLUSA KAMATNIH STOPA BANKE Na osnovu obimnog statističkog materijala
Bilten Čeljabinskog državnog univerziteta. 1. (). Ekonomija. Problem. 3. P. 1. Veliki ciklusi solarne aktivnosti kao osnova za velike cikluse Kondratijevske konjukture Otkrivena je jaka korelacija velikih ciklusa
Bilten Čeljabinskog državnog univerziteta. 2011. 36 (251). Ekonomija. Problem. 35, str 23
Vladimir Aleksejevič Belkin Ogranak Ekonomskog instituta Uralskog odeljenja Ruske akademije nauka u Čeljabinsku CIKLUSI INDUSTRIJSKE PROIZVODNJE U RUSIJI I SUNČENA AKTIVNOST: MEHANIZAM I ČINJENICE JAKE POVRATNE OBAVEZE (1861. 2013.) U članku
UDK 336.71 FAKTORSKA ANALIZA NIVOA MONETIZACIJE EKONOMIJE NA OSNOVU EKONOMSKIH I STATISTIČKIH MODELA S. V. MISHCHENKO, kandidat ekonomskih nauka, vanredni profesor Katedre za finansije E-mail: [email protected]. en Univerzitet
Ekonomska kriza u Rusiji je dublja nego u Sjedinjenim Državama. Metodologija za procjenu posljedica ekonomskih kriza Napomena Kako odrediti trajanje i dubinu ekonomskih ciklusa i kriza? Autor odgovara na ovo
1.5 Makroekonomska dinamika. Inflacija. Teorija ekonomskih ciklusa 1.5.1 Inflacija je dugotrajan proces stalnog rasta opšteg nivoa cena, koji dovodi do smanjenja kupovne moći novca.
T. Gorshkova, S. Drobyshevsky, M. Turuntseva, M. Khromov Makroekonomska prognoza za 2017. 2019.: rast ne veći od 1,0 1,5% Rezultati prve polovine 2017. godine, s jedne strane, potvrđuju ranije pretpostavke
Finansije, novčani promet i kredit 247 Uticaj kamatne stope na dinamiku strukture aktive i pasive poslovnih banaka 2009 P.S. Bardaeva Moskovski državni univerzitet Lomonosov M.V. Lomonosov
Grishina E.N., kandidat ekonomije, vanredni profesor Odsjeka za informatiku i statistiku, Državna poljoprivredna akademija Vjatka Rusija, Kirov Trusova L.N., kandidat ekonomije, vanredni profesor Odsjeka za istoriju i filozofiju Vjatka državni univerzitet
V. Averkiev, S. Drobyshevsky, M. Turuntseva, M. Khromov Prognoza za 2016-2017: ekonomija ulazi u zonu stabilizacije 2016, posebno pad cijena nafte na minimum
TAČKE ZA POGLAVLJE 3: MAKROEKONOMSKE IMPLIKACIJE FISKALNE KONSOLIDACIJE DA LI ĆE BOLETI? Svjetski ekonomski izgledi, oktobar 2010. Pripremio: Daniel Lee (vođa tima),
Averkiev V., Drobyshevsky S., Turuntseva M., Khromov M. Scenarijsku prognozu društveno-ekonomskog razvoja Ruske Federacije u 2017-2018. (januar 2017.)
UDK 311.2:364.2 Kapelyuk S.D., Sibirski univerzitet potrošačkih zadruga, Novosibirsk Ekonomski i statistički modeli u predviđanju životnog standarda stanovništva Predviđanje životnog standarda stanovništva
42 Osnovi ekonomije, menadžmenta i prava 5 (5) FINANSIJE, PROMET NOVCA I KREDIT UDK 336.77:338.43 V.N. Domrachev, E.V. Skaletskaya* SAVREMENI TRENDOVI U BANKARSKIM KREDITIMA POLJOPRIVREDNIM PREDUZEĆIMA
3. EKONOMSKI CIKLUS. NEZAPOSLENOST KONCEPT EKONOMSKOG CIKLUSA Ekonomski ciklus je period uspona i padova u privredi koji se ponavlja tokom niza godina. Poslovni ciklus - periodično
6. Tatarkin, A., Romanova O., Filatova M. Strukturno restrukturiranje industrije kao element dugovalnog procesa // Federalizam. 2. 4. 7. Kondratiev, V. Industrijska politika ili politika
V. Averkiev, S. Drobyshevsky, M. Turuntseva, M. Khromov (jun 206.) Makroekonomska prognoza za najvjerovatnije scenarije u 206. 208.
16 O ponašanju medijane Kondratjefovih ciklusa NV Mityukov U članku se analizira dinamika promjena u asimetriji Kondratjefovih ciklusa. Pretpostavlja se da su sami ciklusi podložni harmoniji
ISSN 2079-8490 Elektronska naučna publikacija "Naučne bilješke PNU" 2017, tom 8, 3, str 92 96 [email protected] UDK 378.147.091.3(571.6)
POLUYAKHTOV STANISLAV ANDREYEVICH KARAKTERISTIKE CIKLIČNIH VAKURIRANJA KAMATA ZA KREDITI U EKONOMSKIM SISTEMIMA Specijalnosti: 08.00.01-Ekonomska teorija (opšta ekonomska teorija) SAŽETAK disertacije
Mjesečni analitički pregled banke URALSIB 121. jul 2011. 2 Globalni izgledi, pozicioniranje portfolija.
1002 UDK 330.4 PRORAČUN POKAZATELJI DINAMIČKOG RAZVOJA PRIVREDNIH PROCESA PRORAČUN DINAMIČKOG RAZVOJA EKONOMSKIH PROCESA Sudarkina Ye.S. Južnoruski institut za menadžment, ogranak Ruske
UDC 33 Kuznjecov S.A., viši predavač „Voronješka državna šuma Technical University njima. G.F. Morozov" Zabudkov V.A., dodiplomski studij Voronjež, Rusija "Državno šumarstvo Voronjež
37 UDK 336.71 PROGNOZA VRIJEDNOSTI OBAVEZNE REZERVE KOMERCIJALNE BANKE I.D. Kuznjecova Ivanovo državni univerzitet hemijske tehnologije Yu.E. Panueva Ivanovo State Textile
Narodna banka Republike Bjelorusije PRAĆENJE USLOVA BANKARSKOG KREDITANJA Analitički pregled Januar Mart Minsk 2 U sklopu analize kreditnog tržišta Narodne banke,
UDK 365.282 Nour M.V., student, STm-14 grupa Popova I.V., vanredni profesor, dr. FSBEI HE "Penza State University of Architecture and Construction", Penza, Rusija ISTRAŽIVANJE TRENDOVA RAZVOJA
124 T.A. Zelenina T.A. Zelenina [email protected] UDK 519.8:336.77:005.334 Predviđanje kreditnog rizika poslovne banke SAŽETAK. U članku su prikazani rezultati predviđanja rizika klijenta
UDK 336.69 TRENDOVI RAZVOJA SVETSKOG FINANSIJSKOG SISTEMA Belukhin VV, Harčenko A.A. Nedržavna akreditovana neprofitna privatna obrazovna ustanova više obrazovanje Marketing Academy
Probni rad na temu "Makroekonomija" Uputstvo za pripremu kontrolni rad za studente 1. Varijanta testa je određena zadnjom cifrom studentske karte (šifra)
UDK: 33(075.8) REGULARNOSTI I SAVREMENI TRENDOVI U RAZVOJU SVJETSKE EKONOMIJE: FAKTORI KOJI ODREĐUJU DINAMIKU I PRAVAC INOVATIVNOG RAZVOJA Aleksej Vasiljevič Tebekin, doktor tehničkih nauka, doktor ekonomskih nauka. n., prof.,
NovaInfo.Ru - 46, 2016 Ekonomske nauke 1 INFLACIJA: POJAM, VRSTE I DINAMIKA. Yamurova Aliya Rafisovna Inflacija - umanjenje vrijednosti papirni novac bezgotovinski Novac, praćen rastom cijena
Fed rate Bullish 07.12.2016 Federalne rezerve SAD su nezavisna federalna agencija osnovana 1913. godine kao regulator bankarskog sistema zemlje. Obavlja funkcije
Bilten Čeljabinskog državnog univerziteta. 213,15 (36). Ekonomija. Problem. 41. Str. 19 115. EKONOMIJA PREDUZEĆA MODEL efikasne fiskalne politike države
UDK 334.723 Ljamkin II, kandidat ekonomskih nauka, vanredni profesor Šef katedre za ekonomsku teoriju i društveno-političke odnose Institut Kemerovo (filijala) G.V. Plehanov"
Krasheninnikov N.V. UZROCI BANKARSKIH KRIZA U RUSIJI I NJIHOVA Identifikacija U RANIM FAZAMA RAZVOJA Rukovodilac: doc. Shaker I.E. U domaćoj i stranoj literaturi,
MALA BIZNIS I PREDUZETNIŠTVO A.A. Fleshler aplikant, student Visoke škole ekonomije i ekonomije, Transbaikal State University PROBLEMI RAZVOJA MALIH PREDUZEĆA U ASPEKTU NISKOG
EFIKASNOST POLITIKE DUGA RUSKOG FEDERACIJE: KRITERIJUMI OCJENE I PERSPEKTIVE Kokarev K.N. Finansijski univerzitet pri Vladi Ruske Federacije Moskva supervizor Kandidat ekonomskih nauka, vanr. Sanginova L. D. Dolgovaya
100%, tamno zeleno sjenčanje), kao i: Kostroma, Magadan i Yaroslavl regije, Republike Adigea, Udmurtia, Bashkortostan (četiri od pet sektora rastu, CEA indeks = 80%, svijetlo zeleno sjenčanje).
Rad je izveo: student Fakulteta za međunarodne ekonomske odnose, grupa M 3-4 MOLIY G.M., supervizor: dr, profesor NEVEZHIN V.P. Finansijski univerzitet pri Vladi Ruske Federacije, Moskva
Makroekonomija: kako nastaje talas krize? nova teorija ekonomski ciklusi, krize i makroekonomska ravnoteža Sažetak Svrha ove studije bila je proučavanje uzroka i mehanizama
Monetarni koncept ekonomskih ciklusa Kao što je poznato, Tevezov model ima tržište novca, kao i Hicks Samuelsonov model, u kojem su egzogene promjene uzrok tržišnih ciklusa.
Prognoza 2015 2016: Gore od očekivanja S. Drobyshevsky, V. Petrenko, M. Turuntseva, M. Khromov Ruski pokazatelji ekonomskog razvoja u prvoj polovini 2015. i prvi podaci o dinamici glavnih makroekonomskih
UDK 336.02 KARAKTERISTIKE UTICAJA POKAZAtelja MONETARNOG I KREDITNOG SISTEMA NA DINAMIKU GDP-a Demina P.S. vodeći specijalista obrazovno-metodološkog centra JSC Prognoz, Perm, Rusija Anotacija Članak karakteriše
ODNOS JAKOG (M W 7,5) POTRESA U KAMČATCI SA AKTIVNOŠĆU SUNCA UDK 550.343.6 Serafimova Yu.K. Kamčatski ogranak Geofizičkog istraživanja Ruske akademije nauka, Petropavlovsk-Kamčatski, [email protected] Uvod
59 UDK 330.4:338.45(470.315) PROGNOZA DINAMIKE EKONOMIJE IVANOVSKOG KRAJA NA DUGOROČNI RAČUN A.N. Petrov Ivanovo državni univerzitet za hemiju i tehnologiju
Makroekonomija DRŽAVNI BUDŽET Tatyana TISHCHENKO, Ph.D. ekonomija Nauke Prema podacima Federalnog trezora, za prvu polovinu ove godine prihodi federalnog budžeta su nastavili da rastu i na kraju perioda
ODOBRENO Ukazom predsjednika Republike Bjelorusije 07.12.2009. 591 GLAVNI PRAVCI monetarne politike Republike Bjelorusije za 2010. ODJELJAK I GLAVNE ODREDBE 1. Monetarna politika Republike
Inflaciona očekivanja stanovništva u maju-junu 2013. Banka Rusije predstavlja rezultate sledećeg talasa istraživanja inflatornih očekivanja koje je sproveo Fond javnog mnjenja (FOM) po nalogu Banke
Komentari Konsenzus prognoza 1. Istraživanje profesionalnih prognostičara: Bjelorusija i Kazahstan
UDK 338.27 Šorova S.N. Student 3 godine Fakulteta za finansije i kredit u Rusiji, Krasnodar Blokhina I.M., kandidat ekonomskih nauka, vanredni profesor Vanredni profesor Katedre za finansije Kubanski državni agrarni univerzitet
FINANSIJSKA STABILNOST NEOPHODAN PREDUSLOVA ZA OBEZBEĐIVANJE EKONOMSKOG RASTA: KOMPARATIVNA ANALIZA RIZIKA TRŽIŠTA U RAZVOJU Kartavov IV. Naučni savjetnik: dr, vanr. Matrizaev B.D. Finansijski
A. A. SUKHIKH, A. S. DEMIDOV Jugozapadni državni univerzitet Rukovodilac: kandidat ekonomskih nauka, vanredni profesor Tretyakova I.N. ANALIZA INFLACIJSKIH PROCESA U RUSIJI (2009-2014) Anotacija U članku se analizira
UDK 35.073.515.2 Kurazova DA, asistent katedre "Statistika i informacioni sistemi u ekonomiji" Čečenskog državnog univerziteta Rusija, Grozni PERSPEKTIVE RAZVOJA TRŽIŠTA OSIGURANJA U RUSIJI.
PREMA TAČKAMA NA POGLAVLJE 4 DOMAĆIN PARTIJE? EKSTERNI USLOVI I EKONOMSKI RAST NA TRŽIŠTAMA U NASTANKU PRE, TOKOM I POSLE GLOBALNE FINANSIJSKE KRIZE
Budžet 3. Konsolidacija regionalnih budžeta u 2014. godini, prognoza za 2015. godinu
UDK 330.101.54 Geraščenko E.R. student FGBOU HE "Don State Technical University" (DSTU), Mitina I.A., kandidat ekonomskih nauka, vanredni profesor FGBOU HE "Don State Technical University" (DSTU),
UDK 336.7 Gilvanov T.I. Državni univerzitet Islamov F.F., kandidat ekonomije, vanredni profesor Neftekamsk ogranak Baškirske države
Inflacija i kamatne stope u Rusiji Analiza promjena cijena, djelovanja Centralne banke i uslova na kreditnom tržištu Jačanje rublje i trenutna inflacija omogućavaju Centralnoj banci da smanji stopu za 0,25% u martu U drugom kvartalu
TURBULENCIJE NA SVJETSKIM FINANSIJSKIM TRŽIŠTAMA: RAZLOZI I RIZICI* Anna KIYUTSEVSKAYA, Ph.D. ekonomija nauka Pavel TRUNIN, dr. ekonomija Nauka Poslednjih meseci globalna ekonomija se suočila sa povećanim rizicima povezanim sa
Nikolaenkova Maria Sergeevna student Prudnikova Anna Anatolyevna Ph.D. ekonomija sci., vanredni profesor FGOBU VO "Finansijski univerzitet pri Vladi Ruske Federacije", Moskva
Drobyshevsky S.M. Petrenko V.D. Turuntseva M.Yu. Khromov M.Yu. Prognoza razvoja ruske privrede za 2015-2016 Očigledno je da Rusija 2015. godine ulazi u period ekonomske recesije, dubine i trajanja
UDK 336 EKONOMSKE NAUKE Artsuev Abubakar Mairbekovich, student Finansijskog univerziteta pri Vladi Ruske Federacije Bashybuyuk Mohammed Enes, student Finansijskog univerziteta pri Vladi
Pregled razvojnih trendova u ruskom bankarskom sektoru: rezultati 21. analitičkog materijala Mart 211. Sadržaj Obim bankarske aktive je povećan za 14,9%. Sredstva Sberbanke rasla su brže od ostalih ruskih
UDK 368(470.54) ključne riječi: osiguranje, regionalno tržište osiguranja, gustina, penetracija, simulacijsko modeliranje I. Yu.
Vyshkovsky Gennady Leonidovich METODOLOGIJA OPTIMALNOG IZBORA FAZA UTICAJA MARKETINGA U MEDIJSKO PLANIRANJE KLJUČNE REČI: medijsko planiranje, upravljanje potražnjom za informacijama, faza marketinga
IZVEŠTAJ „O prognozi društveno-ekonomskog razvoja Čeljabinske oblasti za 2015. i planiranom periodu 2016. i 2017. godine“ Slajd 2.3 Prognoza socio-ekonomskog razvoja Čeljabinske oblasti za trogodišnji period
Da bi se predvidela dalja dinamika valutnog para, a velika količina tehnike. Međutim, kvantitet se nije pretvorio u kvalitet, a dobijanje prilično efikasne prognoze nije najviše jednostavan zadatak. Razmotrimo četiri najčešće metode za predviđanje stopa valutnih parova.
Teorija pariteta kupovne moći (PPP).
Paritet kupovne moći (PPP) je možda najpopularniji metod. Spominje se češće od drugih u udžbenicima iz ekonomije. Teorija JPP zasniva se na principu "zakona jedne cijene", koji kaže da bi cijena identične robe u različitim zemljama trebala biti ista.
Na primjer, cijena ormarića u Kanadi mora biti ista kao cijena istog kabineta u Sjedinjenim Državama, uzimajući u obzir devizni kurs i isključujući troškove transporta i zamjene. Odnosno, ne bi trebalo biti razloga za špekulacije da se u jednoj zemlji kupuje jeftino, a u drugoj prodaje skuplje.
Prema teoriji JPP, promjene u deviznom kursu treba da nadoknade. Na primjer, u tekućoj godini cijene bi u SAD-u trebale porasti za 4%, u Kanadi u istom periodu - za 2%. Dakle, razlika inflacije je: 4% - 2% = 2%.
U skladu s tim, cijene u SAD će rasti brže nego u Kanadi. Prema teoriji JPP, američki dolar mora izgubiti oko 2% na vrijednosti da bi cijena iste robe u dvije zemlje ostala približno ista. Na primjer, ako je kurs bio 1 CAD = 0,9 USD, tada se prema teoriji PPP-a, predviđeni kurs izračunava na sljedeći način:
(1 + 0,02) x (0,90 USD/CAD) = 0,918 USD/CAD
Odnosno, da bi bio u skladu sa PPP, kanadski dolar mora porasti na 91,8 američkih centi.
Najčešći primjer korištenja PPP principa je Big Mac indeks, koji se zasniva na poređenju njegove cijene u različitim zemljama, a koji pokazuje nivo potcijenjenosti i precijenjenosti valute.
Princip relativne ekonomske stabilnosti
Metoda ovog planinarenja opisana je u samom naslovu. Kao osnova uzimaju se stope rasta privreda različitih zemalja koje omogućavaju predviđanje dinamike deviznog kursa. Logično je pretpostaviti da će stabilan ekonomski rast i zdrava poslovna klima privući više stranih investicija. Za ulaganje je potrebno kupiti nacionalnu valutu, što, shodno tome, dovodi do povećanja potražnje za nacionalnom valutom i njenog naknadnog jačanja.
Ova metoda je prikladna ne samo kada se poredi stanje privrede dvije zemlje. Može se koristiti za formiranje mišljenja o prisutnosti i intenzitetu investicionih tokova. Na primjer, investitore privlače više kamatne stope, koje im omogućavaju da ostvare maksimalan povrat na svoja ulaganja. Shodno tome, potražnja za nacionalnom valutom ponovo raste i jača.
Niske kamatne stope mogu smanjiti priliv stranih investicija i stimulisati domaće kreditiranje. To je slučaj u Japanu, gdje su kamatne stope smanjene na rekordno niske. Postoji strategija trgovanja zasnovana na razlici u kamatnim stopama.
Razlika između principa relativne ekonomske stabilnosti i teorije JPP je u tome što se ne može koristiti za predviđanje veličine deviznog kursa. Investitoru daje samo opštu predstavu o izgledima za jačanje ili slabljenje valute i snagu momentuma. Da bi se dobila potpunija slika, princip relativne ekonomske stabilnosti se kombinuje sa drugim metodama predviđanja.
Izgradnja ekonometrijskog modela
Veoma popularan metod za predviđanje deviznih kurseva je metod kreiranja modela koji opisuju odnos kursa sa faktorima koji, po mišljenju investitora ili trgovca, utiču na njegovo kretanje. Prilikom sastavljanja ekonometrijskog modela, u pravilu se koriste vrijednosti iz ekonomske teorije, međutim, u izračunima se mogu koristiti sve druge varijable koje imaju značajan utjecaj na tečaj.
Uzmimo, na primjer, izradu prognoze za narednu godinu za par USD/CAD. Odabiremo ključne faktore za dinamiku para: razliku (diferencijal) u kamatnim stopama SAD i Kanade (INT), razliku i razliku između stopa rasta ličnih dohodaka stanovništva SAD i Kanade (IGR). Ekonometrijski model u ovom slučaju će izgledati ovako:
USD/CAD (1 godina) = z + a(INT) + b(BDP) + c(IGR)
Koeficijenti a, b i c mogu biti i negativni i pozitivni i pokazuju koliko jak uticaj ima odgovarajući faktor. Treba napomenuti da je metoda prilično komplicirana, međutim, ako postoji gotov model, dovoljno je jednostavno zamijeniti nove podatke da bi se dobila prognoza.
Analiza vremenskih serija
Metoda analize vremenskih serija je čisto tehnička i ne uzima u obzir ekonomsku teoriju. Najpopularniji model u analizi vremenskih serija je model autoregresivnog pokretnog prosjeka (ARMA). Metoda je zasnovana na principu predviđanja modela cijena valutnog para na osnovu prethodne dinamike. Obračun se vrši posebnim kompjuterskim programom na osnovu unesenih parametara vremenske serije, čiji je rezultat kreiranje individualnog modela cijene za određeni valutni par.
Nesumnjivo je da je prognoziranje deviznih kurseva izuzetno težak zadatak. Mnogi investitori jednostavno radije osiguravaju valutne rizike. Drugi investitori su svjesni važnosti predviđanja deviznih kurseva i nastoje razumjeti faktore koji na njih utiču. Gore navedene metode mogu postati dobra pomoć za takve učesnike na tržištu.
Mnogi učesnici na tržištu su zainteresovani da budu u stanju da predvide budući smer kursa. Bilo da se radi o velikoj kompaniji ili pojedinačnom trgovcu, predviđanje valute je izuzetno važno za minimiziranje rizika i povećanje profita.
Postoji ogroman broj metoda koje vam omogućavaju da predvidite ponašanje valutnog para. Međutim, ovoliki broj najvjerovatnije je rezultat relativno jednake efikasnosti svake od metoda. Zbog toga je izuzetno teško dobiti zaista kvalitetnu prognozu. Međutim, ovaj članak će se fokusirati na četiri najpopularnije metode za predviđanje deviznih kurseva.
Teorija pariteta kupovne moći (PPP).
Paritet kupovne moći (PPP) je možda najpopularnija metoda zbog stalnog spominjanja u udžbenicima ekonomije. Princip JPP zasniva se na teorijskom „zakonu jedne cijene“, prema kojem identična roba u različitim zemljama treba da ima istu cijenu.
Na primjer, prema ovom pravilu, olovka u Kanadi mora koštati istu cijenu kao ista olovka u Sjedinjenim Državama, prilagođena tečaju i isključuje troškove zamjene i dostave. Drugim riječima, ne bi trebalo biti razloga za špekulacije kada neko kupuje olovke “jeftino” u jednoj zemlji da bi profitabilno prodao u drugoj.
Na osnovu ove teorije PPP, kurs treba da se menja na način da kompenzuje povećanje cena usled inflacije. Na primjer, pretpostavimo da se očekuje da će cijene u SAD-u porasti za 4% tokom sljedeće godine, dok u Kanadi za samo 2%. Diferencijal inflacije će biti:
To znači da će tempo rasta cijena u SAD-u biti brži nego u Kanadi. Prema principu pariteta kupovne moći, američki dolar mora depresirati za oko 2% kako bi cijene roba u dvije zemlje ostale relativno iste. Na primjer, ako je tečaj bio 90 američkih centi za kanadski dolar, tada bi korištenjem metode PPP, projektovani kurs bio:
(1 + 0,02) x (0,90 USD za 1 CAD) = 0,918 USD za 1 CAD
To znači da bi kanadski dolar trebao porasti na 91,8 američkih centi po dolaru.
Najpopularniju primjenu PPP metode ilustruje primjer Big Mac indeksa sastavljenog i objavljenog u britanskom časopisu The Economist. Indeks "zabave" je pokušaj da se utvrdi da li je valuta podcijenjena ili precijenjena u zavisnosti od cijene Big Maca u različitim zemljama. Budući da je Big Mac univerzalni proizvod, isti u svim zemljama u kojima se prodaje, poređenje cijena za njega činilo je osnovu indeksa.
Princip relativne ekonomske stabilnosti
Naziv ovog pristupa govori sam za sebe. Za osnovu se uzimaju stope ekonomskog rasta u različitim zemljama, što omogućava predviđanje pravca kretanja kursa. Obrazloženje za ovu metodu je da je veća vjerovatnoća da će zdrava ekonomska klima i potencijalno veće stope rasta privući investicije iz inostranstva. A da bi investirao, strani investitor će morati kupiti nacionalnu valutu, što će dovesti do povećanja potražnje i, shodno tome, rasta cijene valute.
Međutim, ovaj pristup nije zasnovan samo na odnosu relativne ekonomske stabilnosti dvije zemlje. Omogućava vam da dobijete ideju o tokovima investicija. Na primjer, određeni nivo kamatnih stopa može, između ostalog, privući investitore u zemlju. Stoga više kamatne stope postaju primamljive za one investitore koji pokušavaju da maksimiziraju povrat na svoja ulaganja. Kao rezultat, potražnja za nacionalnom valutom raste, a to povećava njenu vrijednost.
S druge strane, niske kamatne stope mogu u nekim slučajevima odvratiti investitore smanjenjem priliva investicija, ili čak potaknuti kreditiranje u lokalnoj valuti za druge investicije. Slična situacija se razvila i u Japanu, kada su kamatne stope pale na rekordno niske. Ova strategija trgovanja je poznata kao carry trade.
Za razliku od teorije JPP, princip relativne ekonomske stabilnosti neće pomoći u predviđanju veličine deviznog kursa. Ova metoda daje investitorima prilično opću ideju o smjeru kretanja valute (jačanje ili slabljenje), kao i snagu momentuma. Najčešće da dobijete više kompletna slika opisani princip se koristi u kombinaciji sa drugim metodama predviđanja.
Izgradnja ekonometrijskog modela
Još jedan popularan način predviđanja deviznih kurseva je kreiranje modela koji povezuje kurs određene valute sa svim faktorima za koje trgovac veruje da utiču na njegovo kretanje. Obično se prilikom konstruisanja ekonometrijskog modela koriste vrijednosti iz ekonomske teorije. Međutim, bilo koja varijabla za koju se smatra da ima snažan uticaj na devizni kurs može se dodati u izračune.
Recimo da je prognostičar kanadske kompanije zamoljen da napravi prognozu USD/CAD za narednu godinu. Nakon pažljivog istraživanja i analize, kao ključni faktori biraju se sljedeći faktori: razlika kamatnih stopa između Sjedinjenih Država i Kanade (INT), razlika između stopa rasta BDP-a (BDP) i razlika između stopa rasta dohotka stanovništva u obje zemlje (IGR). Tada će ekonometrijski model izgledati ovako:
USD/CAD (1 godina) = z + a(INT) + b(BDP) + c(IGR)
Ne ulazeći u detalje o principima konstruisanja jednačine, nakon što dobijete model, možete jednostavno zamijeniti varijable INT, GDP i IGR i dobiti potrebnu prognozu. Koeficijenti a, b i c određuju koliko svaki od ovih faktora utiče na kurs i pravac kretanja (u zavisnosti od toga da li je vrednost koeficijenta negativna ili pozitivna). Ova metoda je možda najsloženija i najduža od svih gore opisanih. Međutim, kada je model već uspostavljen, lako je napraviti brza predviđanja dodavanjem novih podataka.
Analiza vremenskih serija
Posljednja od razmatranih metoda je analiza vremenskih serija. Ova metoda je čisto tehnička i nije povezana s ekonomskom teorijom. Jedan od najpopularnijih modela u analizi vremenskih serija je model autoregresivnog pokretnog prosjeka (ARMA). Prema ovoj metodi, prošlo ponašanje i obrasci cijena mogu se koristiti za predviđanje budućeg ponašanja i obrazaca cijena određenog para. Da bi se to postiglo, vremenske serije podataka unose se u poseban računalni program, nakon čega program procjenjuje sve parametre i kreira individualni model.
Zaključak
Predviđanje deviznih kurseva je izuzetno težak zadatak. Iz tog razloga mnoge kompanije i investitori jednostavno osiguravaju valutne rizike. Drugi razumiju važnost predviđanja deviznih kurseva i pokušavaju razumjeti faktore koji na njih utiču. Gore navedene 4 metode će biti dobar početak za ovu kategoriju učesnika na tržištu.
- Specijalnost HAC RF08.00.13
- Broj strana 149
UVOD
POGLAVLJE 1. PORTFOLIO ULAGANJE. SAVREMENI POGLED I PROBLEMI.
Stav 1.1. Investitori i njihovi ciljevi. Investicione institucije i kamatne stope.
1.1.1. investicijski ciljevi. Subjekti investicione aktivnosti.
1.1.2. Faze investicijske aktivnosti.
Odjeljak 1.2. Pregled vrijednosnih papira s fiksnim prihodom.
1.2.1. Klasifikacija hartija od vrijednosti.
1.2.2. Hartije od vrijednosti koje čine ročnu strukturu kamatnih stopa.
Odjeljak 1.3. Pregled strategija upravljanja portfoliom sa fiksnim prihodima. Promjene kamatnih stopa. Strategije imunizacije.
1.3.1. Strategije strukturiranja portfelja.
1.3.2. Klasifikacija strategija upravljanja imovinom.
1.3.3. Vrste pomaka u privremenoj strukturi kamatnih stopa.
1.3.4. Problemi neparalelnih pomaka. Prihvaćena rješenja problema.
Odjeljak 1.4. Metode analize i predviđanja finansijskih tržišta. Priručnik za predviđanje finansijskih tržišta.
1.4.1. Vrste analize finansijskih tržišta.
1.4.2. Odabir vrste analize za rješavanje problema predviđanja tipova pomaka krive prinosa.
1.4.3. Korišteni modeli ročne strukture kamatnih stopa.
1.4.4. Predviđanje finansijskih tržišta na osnovu upotrebe metoda indukcije pravila i neuronskih mreža.
1.4.5. Sistemi zasnovani na metodama indukcije pravila.
1.4.6. Neuralne mreže.
1.4.7. Osobine predviđanja financijskih tržišta korištenjem neuronskih mreža.
1.4.8. Odabrani alati za predviđanje.
Odjeljak 1.5. Faktori koji određuju ročnu strukturu kamatnih stopa.
1.5.1. Ekonomski i neekonomski faktori koji utiču na promjenu ročne strukture kamatnih stopa.
1.5.2. Nagib krive prinosa. Frankelov model.
POGLAVLJE 2. RAZVOJ METODA ZA UPRAVLJANJE PORTFELOM HARTIJA OD VREDNOSTI SA FIKSNIM PRIHODOM.
Stav 2.1. Opšti principi za konstruisanje neuronskih mreža u rešavanju problema predviđanja nivoa kamatne stope i neparalelne pristrasnosti.
Odjeljak 2.2. Modeliranje odnosa između glavnih fundamentalnih faktora i nivoa kamatnih stopa.
Odjeljak 2.3. Modeliranje strukture kamatnih stopa.
Odjeljak 2.4. Razvoj metodologije za imunizaciju portfelja hartija od vrijednosti sa fiksnim prihodom.
Odjeljak 2.5. Predviđanje neparalelnih pomaka.
POGLAVLJE 3. RAZVOJ AUTOMATIZOVANOG RADNOG MJESTA UPRAVLJAČA PORTFOLIJA OBVEZNICA.
Stav 3.1. ARM koncept. Ciljevi razvoja AWP-a.
Odjeljak 3.2. Tehnološka arhitektura radne stanice.
Odjeljak 3.3. Funkcionalna struktura radne stanice.
3.3.1. Blok za određivanje ciljeva ulaganja.
3.3.2. Blok za pripremu informacija o stanju na tržištu i istoriji makroekonomskih pokazatelja.
3.3.3. Blok za analizu podataka o stanju tržišta i prognoziranje tržišta.
3.3.4. Blok analize postojeće strukture portfolija, izbor strategije ulaganja i određivanje detaljne strukture investicionog portfolia.
3.3.5. Blok evaluacije aktivnosti upravljanja portfeljem.
Odjeljak 3.4. Tehnička i softverska komponenta AWP-a.
Odjeljak 3.5. Neuronska mreža kao komponenta automatiziranog radnog mjesta.
Odjeljak 3.6. Osnovna pravila i procedure. Informaciona podrška.
3.6.1. Pravilnik o utvrđivanju sistema investicionih ciljeva.
3.6.2. Pravilnik za određivanje sistema ograničenja za klijenta/kompaniju.
3.6.3. Propisi za utvrđivanje sistema zakonskih ograničenja upravljanja imovinom.
3.6.4. Propisi za određivanje sistema infrastrukturnih ograničenja.
3.6.5. Propisi za informatičku i analitičku podršku. eksterne informacije.
3.6.6. Regulativa informacione podrške. Informacije o strukturi portfelja.
3.6.7. Propisi za razvoj i održavanje tehnologija.
3.6.8. Propisi za formiranje strategije ulaganja i definisanje detaljne strukture portfolija.
3.6.9. Pravila za procjenu aktivnosti upravljanja portfoliom.
Odjeljak 3.7. Evaluacija efikasnosti funkcionisanja automatizovanog radnog mesta.
Uvod u rad (dio apstrakta) na temu "Modeli i metode predviđanja kamatnih stopa u informatizaciji upravljanja hartijama od vrijednosti"
Efikasno upravljanje kapitalom je najvažniji zadatak preduzeća i pojedinaca. značajno mesto u sistemu regulacije, kontrole, poboljšanja efikasnosti aktivnosti upravljanja imovinom zauzima država. Posebno je povećanje nivoa socijalne zaštite stanovništva jedan od prioritetnih zadataka svake države. Reformisanjem postojećeg sistema penzija, stvaranjem u tu svrhu sistema nedržavnih penzija, zamišljeno je da reši ovaj problem u smislu unapređenja socijalne zaštite penzionera. Ovaj pristup dominira zbog objektivno efikasnijeg rada nedržavnih preduzeća.
Najvažniji zadatak nedržavnih penzijskih fondova je, pak, povećanje efikasnosti upravljanja imovinom u cilju postizanja maksimalne profitabilnosti uz prihvatljiv nivo rizika na sredstva koja ulažu investitori fondova. Budući da se ovi ciljevi ostvaruju korišćenjem tehnologija za ostvarivanje fiksnog prihoda, od najvećeg su značaja zadaci kreiranja, implementacije i unapređenja efikasnosti tehnologija za upravljanje hartijama od vrednosti sa fiksnim prihodom.
Zbog još uvijek kratke istorije ruskog finansijskog tržišta, s jedne strane, i velikog iskustva koje su akumulirale zapadne finansijske institucije, s druge strane, oni finansijski menadžeri koji racionalno koriste ovo iskustvo, prenoseći ga u Rusiju, postižu najveći uspjeh u upravljanju imovinom. zapadna tehnologija upravljanje imovinom, ali u isto vrijeme uzimaju u obzir posebnosti ruske ekonomije, mentaliteta itd.
TO najvažnije karakteristike ruskog finansijskog tržišta, posmatrano u proteklih pet godina njegovog rada, može se pripisati: kratkoj istoriji;
Visoka izloženost uticaju eksternih faktora (od kojih je glavni kretanje stranog kapitala);
Visok stepen uticaja neformalizabilnih i slabo predvidljivih faktora;
Velika varijabilnost zakonodavnog okvira.
Ove karakteristike određuju neke od problema analize i predviđanja finansijskih tržišta u Ruskoj Federaciji. Kratka istorija ne dozvoljava adekvatnu generalizaciju i analizu prostora događaja; nelikvidno tržište omogućava jednom velikom operateru da nasumično značajno utiče na nivo cena; varijabilnost zakonodavstva je slabo predvidljiva i često nije u korelaciji sa ekonomskom realnošću.
Stoga je korištenje većine metoda za analizu i predviđanje tržišta vrijednosnih papira, uključujući tržišta vrijednosnih papira sa fiksnim prihodom, praktično nemoguće. Na nelikvidnim i slabo likvidnim tržištima, što je bilo prije 1997. i 1998-1999. Rusko tržište vrijednosnih papira sa fiksnim prihodom, za potrebe srednjoročnog predviđanja nemoguće je primijeniti ni klasičnu tehničku analizu ni klasičnu fundamentalnu faktorska analiza zbog uticaja postojećih nepredvidivih ili slabo predvidljivih faktora. Tačnost srednjoročne prognoze kamatne stope (za period duži od 1 mjeseca) pri prognozama korištenjem najsavremenije tehnologije zasnovane na korištenju neuronskih mreža je manja od 60%, što je nezadovoljavajući pokazatelj.
Shvatajući i prihvatajući sve gore navedene probleme koji su svojstveni ruskom finansijskom tržištu, ruska vlada postepeno zakonski liberalizuje aktivnosti domaćih finansijskih institucija. Primjer za to je dozvola nedržavnim penzionim fondovima da plasiraju sredstva u visoko pouzdane instrumente zapadnih finansijskih tržišta.
Dakle, analiza postojeće tehnologije upravljanje imovinom na Zapadu finansijska tržišta, identifikovanje njihovih nedostataka, modifikacija ovih tehnologija u cilju poboljšanja tačnosti prognoze za dalju primenu na zapadnim tržištima novca i kapitala, kao i prilagođavanje ruskim uslovima uz poboljšanje investicione klime, najhitniji je savremeni zadatak finansijskog menadžmenta u Rusiji.
Uprkos raznovrsnosti tehnologija razvijenih za vekovima istorije Na zapadnim finansijskim tržištima, razvoj metoda i teorija upravljanja portfoliom je trenutno u toku. Posebno snažan podsticaj razvoju i unapređenju tehnologija upravljanja portfoliom dao je iskorak u oblasti informacionih tehnologija. Faktorska analiza velikih količina podataka postala je moguća, zasnovana na korišćenju najnovijih tehnologija za prikupljanje, skladištenje i brzu obradu podataka; Pojava alata kao što su neuronske mreže omogućila je identifikaciju neočiglednih obrazaca u ekonomiji. Može se primetiti da u trenutno razvoj tehnologija upravljanja imovinom značajno zavisi od stepena razvoja informacionih tehnologija. Stoga se, kao i proces unapređenja informacione tehnologije, proces razvoja novih tehnologija upravljanja imovinom može nazvati kontinuiranim.
Potreba za unapređenjem postojećih investicionih tehnologija, modela i metoda predviđanja u savremenim uslovima odredila je temu istraživanja sprovedenog u radu.
Cilj studije je razvoj modela i metoda za predviđanje kamatnih stopa i njihovu primjenu u upravljanju portfoliom vrijednosnih papira.
Ciljevi razvoja radne stanice portfolio menadžera obveznica su:
Unapređenje efikasnosti upravljanja portfeljima vrijednosnih papira sa fiksnim prihodom;
Povećanje konkurentnosti kompanije/fonda;
Formiranje stabla mogućih odluka za portfolio menadžera obveznica na osnovu analize svih vrsta investicionih strategija;
Evaluacija efikasnosti implementacije i mogućnost poređenja različitih investicionih strategija, uključujući klasične i najnovije;
Poboljšanje kvalifikacija menadžera portfelja imovine.
Ciljevi studije u skladu sa ciljem su:
Istraživanje prirode investicijskih ciljeva finansijskih institucija i pojedinaca;
Istraživanje vrsta vrijednosnih papira sa fiksnim prihodom, izgradnja klasifikacije vrijednosnih papira sa fiksnim prihodom;
Istraživanje i klasifikacija investicijskih strategija za upravljanje portfeljem vrijednosnih papira;
Definisanje prihvaćenih metoda analize i prognoze finansijskih tržišta;
Identifikacija faktora koji u najvećoj meri utiču na dinamiku kamatnih stopa, utvrđivanje značaja ovih faktora na osnovu korišćenja tehnologija neuronskih mreža;
Modeliranje strukture kamatnih stopa;
Izgradnja modela zavisnosti kamatnih stopa od značajnih faktora na osnovu upotrebe tehnologija neuronskih mreža;
Identifikacija rizika povezanih s korištenjem tehnologija upravljanja vrijednosnim papirima s fiksnim prihodom;
Razvoj metoda za smanjenje rizika korišćenja tehnologija upravljanja hartijama od vrednosti sa fiksnim prihodom;
Razvoj i implementacija automatiziranog radnog mjesta (AWP) za menadžera portfelja obveznica;
Procjena efikasnosti uspostavljenog sistema upravljanja portfoliom hartija od vrijednosti sa fiksnim prihodom.
Predmet istraživanja je tržište vrijednosnih papira sa fiksnim prihodom izdatih u američkim dolarima. U radu se ispituje dinamika krive prinosa na obaveze Trezora SAD (karte, zapisi i obveznice Trezora SAD). Predmet studije je zadatak efektivno upravljanje portfolio hartija od vrednosti sa fiksnim prihodom.
Za sprovođenje naučnog istraživanja u radu su korištene metode. Statistička analiza, empirijska istraživanja, numerička optimizacija, metode teorije neuronskih mreža, metode rješavanja minimaks problema.
1. Tehnologije za predviđanje nivoa kamatnih stopa određivanjem funkcionalnih zavisnosti između ključnih makroekonomskih faktora, njihovih prosječnih prošlih vrijednosti i očekivanja investitora u pogledu nivoa kamatnih stopa korištenjem alata neuronske mreže;
2. Tehnologije za analizu značaja faktora za predviđanje kamatnih stopa korišćenjem linearnih jednoslojnih neuronskih mreža;
3. Tehnologije za predviđanje vrste pomaka (paralelne ili neparalelne) krive prinosa korišćenjem multifaktorskog modela zavisnosti vrste pomeranja od makroekonomskih pokazatelja (Frankel) i korišćenjem alata neuronske mreže;
4. Metoda za određivanje da li se mogu koristiti strategije portfolio imunizacije koristeći kriterijum portfolio imunizacije; razvoj kriterijuma za imunizaciju portfelja;
5. Tehnologije za određivanje strukture vakcinisanog portfelja tokom imunizacije za bilo koji period.
Praktična vrijednost rada leži u činjenici da razvijeni aparat za rješavanje problema upravljanja portfeljem vrijednosnih papira s fiksnim prihodom u praksi koristi kompanija za upravljanje NPF za predviđanje jednog od glavnih faktora koji utiču na rusko tržište vrijednosnih papira - kamatne stope na obveznice američkog trezora. Razvijene tehnologije mogu se koristiti prilikom konačne izmjene zakonodavstva o kontroli valute, nakon čega ruski fondovi biće moguće da ruski fondovi posluju na međunarodnim tržištima kapitala. Ove tehnologije se mogu prilagoditi i ruskom finansijskom tržištu nakon što Ruskoj Federaciji dodijele investicijski rejting od strane vodećih zapadnih rejting agencija, što će značiti dolazak novih investitora i kapitala i stabilizaciju ruskog finansijskog tržišta.
Treba napomenuti da rezultate dobijene u radu mogu koristiti ne samo nedržavni penzioni fondovi, već i osiguravajuća društva, investiciona društva, komercijalne banke i privatni investitori za potrebe upravljanja portfeljima hartija od vrijednosti sa fiksnim prihodom.
Zaključak disertacije na temu "Matematičke i instrumentalne metode ekonomije", Shkrapkin, Aleksej Vadimovič
Zaključak.
U disertaciji su razvijene efikasne informacione tehnologije za upravljanje portfoliom hartija od vrednosti sa fiksnim prihodom. Efikasnost je dokazana testiranjem na stvarnim tržišnim podacima.
U skladu sa ciljevima studije, riješeni su sljedeći zadaci:
Izrađena je studija o prirodi investicionih ciljeva investicionih institucija i pojedinaca; identifikovane vrste investicionih ciljeva u zavisnosti od različitih tipova investitora.
Urađena je studija o vrstama hartija od vrijednosti sa fiksnim prihodom, izgrađena je klasifikacija hartija od vrijednosti sa fiksnim prihodom; identifikuju se hartije od vrijednosti koje su predmet istraživanja;
Proučena je postojeća klasifikacija investicionih strategija za upravljanje portfoliom hartija od vrijednosti;
Identifikovane su i istražene prihvaćene metode analize i predviđanja finansijskih tržišta;
Identifikovani su rizici povezani sa upotrebom tehnologija upravljanja hartijama od vrednosti sa fiksnim prihodom;
Identifikovani su faktori koji imaju najveći uticaj na dinamiku kamatnih stopa i analiziran je značaj ovih faktora na osnovu korišćenja tehnologija neuronskih mreža;
Utvrđeni su postojeći modeli privremenih struktura kamatnih stopa; jedan od postojećih modela je dopunjen, zbog čega je povećana tačnost aproksimacije;
Na osnovu upotrebe tehnologija neuronskih mreža izgrađen je model zavisnosti kamatnih stopa od značajnih faktora;
Razvijene su tehnike za smanjenje rizika primjene tehnologija upravljanja vrijednosnim papirima s fiksnim prihodom zasnovanih na korištenju modificiranih strategija imunizacije sa zaštitom od tilt pomaka;
Izvršen je razvoj i implementacija automatizovanog radnog mesta (AWP) za menadžera portfelja obveznica;
Provedene procjene ekonomska efikasnost rad kreiranog sistema upravljanja portfoliom hartija od vrijednosti sa fiksnim prihodom.
Dobijeni rezultati nam omogućavaju da zaključimo da je napravljen još jedan korak u unapređenju i razvoju tehnologija za upravljanje portfeljom sredstava sa stalnim prihodom. Razvijene tehnologije će omogućiti portfolio menadžerima Kompanije da koriste ove tehnologije da poboljšaju efikasnost upravljanja imovinom.
Spisak referenci za istraživanje disertacije Kandidat ekonomskih nauka Škrapkin, Aleksej Vadimovič, 2000.
1. Sharp W.F., Alexander G.J., Bailey J.W. Investicije M. Infra-M, 1997.- 1024 str.
2. Frank J. Fabozzi Tržišta obveznica, analiza i strategije Prentice Hall, 1996.595 str.
3. Frank J. Fabozzi, Franco Modigliani, Tržišta kapitala: institucije i instrumenti - Prentice Hall, 1992.
4. Frank J. Fabozzi Tržišta obveznica, analiza i učesnici Prentice Hall, 1994.
5. F.M. Reddington Pregled principa životnog vrednovanja ureda Časopis instituta aktuara, 1952.
6.G.O. Bierwag, George K. Kaufman, Alden Toevs Strategije imunizacije za finansiranje višestrukih obaveza Časopis za finansijsku i kvantitativnu analizu, 1983.
7. Fong i Vasiček Strategija minimiziranja rizika za imunizaciju višestruke odgovornosti - Časopis za upravljanje portfoliom, proljeće 1987.
8. Frank J. Jones Strategije krivulje prinosa Časopis fiksnog prihoda, 1 - 1991.
9. Robert R. Reitano Multivarijantni pristup teoriji imunizacije Acturial Research Clearing House, 1990.
10. Robert R. Reitano Neparalelni pomaci krive prinosa i imunizacija Journal of portfolio management, proljeće 1992.
11. J.A. Frankel Finansijska tržišta i monetarna politika, MIT Press, Cambridge, 1995.
12. I.T.Nabney P.G.Jenkins Uvođenje pravila u financijama i marketing Konferencija o rudarenju podataka u financijama i marketingu, 1992.
13. G. Cybenko Aproksimacija superpozicijom sigmoidne funkcije Math. Upravljanje, signali i sistemi, 1989
14. C.Dunis Predviđanje finansijskih tržišta John Wiley "& Sons, 1997.
15.J.M. Keynes Opća teorija zapošljavanja, kamata i novca Macmillan, London, 1936
16. W.Phoa Napredna analitika fiksnog prihoda FJF, 1998
17. Gorban A.N. Obuka neuronskih mreža. Moskva. SP st. 1990. - 160 str.18.2. Sveruska naučna i tehnička konferencija "Neuroinformatika-2000". Zbornik naučnih radova. U 2 dijela. M.: MEPhI, 2000. 284 str.
18. N. Anderson, F. Breedon Procjena i tumačenje krive prinosa Wiley, 1997. 220 str.
19. J. W. Smith, E. V. Kuznetsova, Finansijski menadžment kompanije Pravna kultura, 1995. 383 str.
20. D.-E. Bastens, V.-M. Van denberg, D. Wood Neuralne mreže i finansijska tržišta, Finansijska matematika i matematika osiguranja 1997 236 str.
21. Vašiček i dalje pristupi izgradnji i primeni modela kamatnih stopa -Finansijski inženjering doo, 1996. 367c.
22. G. O. Bierwag, Analiza trajanja: Upravljanje kamatnim rizikom. Cambridge, MA: Ballinger Publishing Company, 1987
23.G.C. Kaufman Mjerenje i upravljanje rizikom kamatnih stopa: Primer. Ekonomska perspektiva, Banka federalnih rezervi Čikaga 1-2 1984
24. R. Litterman, J. Scheinkman Uobičajeni faktori koji utječu na povrat obveznica, Journal of fiksni prihod, 6-1991.
25.R.E. Dattatreya, F.J. Fabozzi Aktivno upravljanje ukupnim povratom portfelja s fiksnim prihodom, Probus Publishing, 1989.
26. F. Modigliani, R. J. Shiller, Inflacija, racionalna očekivanja i vremenska struktura kamatnih stopa, Econometrica, 1973.
27. T.E. Messmore Trajanje viška. Časopis za upravljanje portfoliom, zima 1990
28. F. J. Fabozzi Investment Management, Infra-M, 2000
29. K. J. Cohen, R. L. Kramer, W. H. Krive prinosa Waughove regresije za američke državne vrijednosne papire, Nauka o menadžmentu, 14, 1966.
30. W.T. Carleton, I.A. Cooper, Procjena i upotreba terminske strukture kamatnih stopa, Journal of finance, 4, 1976.
31. De Boor, Praktični vodič za splines, Springer-Verlag, New York 1978.
32. D. I. Meiselman Terminska struktura kamatnih stopa, Prentice hall, 1962.
33. G.S. Shea, Procjena strukture kamatne stope s eksponencijalnim splajnovima: bilješka, Journal of finance, 1, 1985.
34. A. Buhler, H. Zimmermann Statistička analiza ročne strukture kamatnih stopa u Švicarskoj i Njemačkoj. Časopis fiksnih prihoda 12-1996.
35. A. Beja Državna preferencija i nerizična kamatna stopa: Markovljev model tržišta kapitala. Pregled ekonomskih studija 46, 1979
36. Shkrapkin A.B. Opće strategije upravljanja portfeljem. Aktivne, pasivne i pasivno-aktivne portfolio strategije. / Zbornik radova sa naučne konferencije "Reforme u Rusiji i problemi upravljanja-97", izdanje 3 M.: GAU 1997.
37. Shkrapkin A.V. Strategije strukturiranja portfelja. / Tržište hartija od vrijednosti, 2000, br. 19.
38. Shkrapkin A.V. Pristupi predviđanju kamatnih stopa korištenjem alata neuronske mreže. / Bankarske tehnologije, 2000, br. 12.
Imajte na umu da se gore navedeni naučni tekstovi postavljaju na pregled i dobijaju putem prepoznavanja originalnog teksta disertacije (OCR). S tim u vezi, mogu sadržavati greške vezane za nesavršenost algoritama za prepoznavanje. Nema takvih grešaka u PDF datotekama disertacija i sažetaka koje dostavljamo.
Investitori na gotovo svim finansijskim tržištima su, u jednoj ili drugoj mjeri, zabrinuti za buduće kamatne stope. Na primjer, za vlasnike trezorskih obveznica ovo je jedno od ključnih pitanja. Ako investitori na tržištu obveznica vjeruju da će kamatne stope rasti u budućnosti, vjerovatno bi trebali izbjegavati dugoročne obveznice u korist obveznica s kraćim rokom dospijeća.
kriva prinosa
U Sjedinjenim Državama, kriva prinosa trezora je ključni faktor u svim domaćim kamatnim stopama i takođe utiče na globalne stope. Kamatne stope na sve ostale kategorije obveznica rastu i padaju nakon trezora, koji su dužničke hartije od vrijednosti koje izdaje američka vlada. Za privlačenje investitora, bilo kakve dužničke vrijednosne papire veći rizik nego trezori bi trebali ponuditi veće prinose. Na primjer, stopa na 30-godišnje hipoteke se obično postavlja na 1%-2% iznad prinosa na 30-godišnje trezore.
Ispod je kriva prinosa trezora od 5. decembra 2003. ( dijagram 1). Ovo je "normalan" oblik krivulje, jer se naginje prema gore i krivulja u skladu s tim:
Pogledajmo tri elementa ove krive. Prvo, prikazuje nominalne kamatne stope. Inflacija uništava vrijednost budućih isplata kupona i glavnice; realna kamatna stopa je jednaka prinosu umanjenom za inflaciju. Dakle, kriva prinosa kombinuje očekivanu inflaciju i realne kamatne stope. Drugo, Federalne rezerve direktno prilagođavaju samo kratkoročnu kamatnu stopu na samom početku krive. Federalne rezerve imaju tri instrumenta monetarne politike, od kojih je najmoćniji stopa federalnih fondova, odnosno prekonoćna stopa. Treće, ostatak krive je određen ponudom i potražnjom na aukcijama obveznica.
Grafikon 1. Kriva prinosa trezora.
Sofisticirani institucionalni kupci imaju zahtjeve prinosa koji, zajedno sa njihovim apetitom za državnim obveznicama, određuju kako ovi institucionalni kupci stavljaju svoje ponude na državne obveznice. Budući da ovi kupci imaju svoje mišljenje o inflaciji i kamatnim stopama, mnogi vjeruju da je kriva prinosa „magični kristal“ koji predviđa buduće kamatne stope. U ovom slučaju, investitori pretpostavljaju da će samo nepredviđeni događaji (kao što je neočekivani porast inflacije) pomjeriti krivu prinosa gore ili dolje.
Dugoročne stope prate kratkoročne stope Tehnički, kriva prinosa trezora može se mijenjati na mnogo načina, može se kretati gore ili dolje (paralelne promjene), postati ravnija ili strmija (promjena nagiba), ili postati više ili manje zakrivljena u sredini (promjena zakrivljenosti).
Grafikon 2 upoređuje prinos 10-godišnjeg trezora (crvena linija) sa jednogodišnjim prinosom trezora (zelena linija) od juna 1976. do decembra 2003. godine. Plava linija predstavlja razliku između ova dva povrata:
Dijagram 2. Prinos 10-godišnjih i 1-godišnjih obveznica.
Gledajući dijagram 2, mogu se napraviti dva zapažanja. Prvo, dva prinosa su se kretala gore i dolje gotovo u isto vrijeme (korelacija je bila otprilike 88%). Stoga su paralelne promjene prilično česte. Drugo, dok dugoročne stope prate kratkoročne stope u pravcu, one imaju tendenciju da zaostaju u vrijednosti. Definitivno možete vidjeti da kada kratkoročne stope rastu, razlika između 10-godišnjih i jednogodišnjih prinosa ima tendenciju da se suzi (diferencijalna kriva se izravnava), a kada kratkoročne stope padaju, razlika se širi (kriva postaje strmija). Konkretno, povećanje stopa od 1977. do 1981. bilo je praćeno izravnavanjem i inverzijom krive (negativni diferencijal); smanjenje stope od 1990. do 1993. rezultiralo je strmijom diferencijalnom krivom; posljednje smanjenje stope od marta 2000. do kraja 2003. rezultiralo je vrlo strmom krivom razlike prema istorijskim standardima.
Potražnja ponuda
Dakle, šta pomiče krivu prinosa gore ili dolje? U okviru ovog članka ne možemo posvetiti dužnu pažnju složenoj dinamici kretanja kapitala u čijoj interakciji se formiraju tržišne kamatne stope. Ali treba shvatiti da kriva prinosa trezora odražava vrijednost državnog duga SAD-a, te stoga u konačnici odražava ponudu i potražnju.
Faktori ponude
monetarna politika
Ako Fed želi povećati stopu federalnih fondova, isporučuje više kratkoročnih vrijednosnih papira za operacije na otvorenom tržištu. Povećanje ponude kratkoročnih hartija od vrijednosti ograničava količinu novca u opticaju jer zajmoprimci daju novac Federalnim rezervama. Zauzvrat, ovo smanjenje ponude novca povećava kratkoročnu kamatnu stopu jer ostaje manje novca u opticaju koji je dostupan zajmoprimcima. Povećanjem ponude kratkoročnih hartija od vrijednosti, Fed podiže lijevi kraj krivulje, a kratkoročni prinosi će se brzo prilagoditi u skladu s tim.
Možemo li predvidjeti buduće kratkoročne stope? Prema teoriji očekivanja, dugoročne stope uključuju prognoze budućih kratkoročnih stopa. Pogledajmo stvarnu krivu prinosa za decembar 2003. prikazanu gore ( dijagram 1) što je "normalno", ali vrlo cool. Jednogodišnji prinos je 1,38%, a dvogodišnji 2,06%. Ako ste hteli da investirate na period od dve godine i ako su kamatne stope konstantne, trebalo bi da direktno kupujete dvogodišnje obveznice (koje imaju veće prinose) umesto da kupujete jednogodišnje obveznice, a zatim ih obnavljate. Međutim, prema teoriji očekivanja, tržište predviđa povećanje kratkoročne stope. Dakle, na kraju prve godine moći ćete da pređete na jednogodišnje obveznice sa povoljnijim prinosima i kao rezultat ćete dobiti približno isti prinos kao i dvogodišnje obveznice. Drugim riječima, teorija očekivanja kaže da strma kriva prinosa predviđa veće buduće kratkoročne stope.
Nažalost, teorija čista forma ne radi kamatne stope često ostaju iste tokom normalne (kose) krive prinosa. Ovo je vjerovatno zbog činjenice da su dugoročne hartije od vrijednosti povezane sa određenom neizvjesnošću u pogledu kamatne stope i shodno tome podrazumijevaju dodatni prinos. Ako posmatramo krivu prinosa sa ove tačke gledišta, dvogodišnji prinos sadrži dva elementa prognoze buduće kratkoročne stope plus dodatni prinos za neizvesnost (tj. premija rizika). Dakle, mogli bismo reći da strmo nagnuta kriva prinosa predstavlja povećanje kratkoročne stope. S druge strane, blago nagnuta kriva ne predstavlja nikakvu promjenu u kratkoročnoj stopi; uzlazni nagib bi samo trebao odražavati dodatne povrate za neizvjesnost povezane s dugoročnim obavezama.
Budući da je praćenje Federalnih rezervi profesionalna aktivnost, nije dovoljno čekati stvarnu promjenu stope federalnih fondova. Za investitora je važno da pokuša da bude korak ispred odluka monetarnih vlasti, čekajući umesto da gleda promene kamatnih stopa. Učesnici na tržištu širom svijeta pomno ispituju tekst svake izjave Federalnih rezervi (i govora zvaničnika Fed-a) u pokušaju da razaznaju njihove buduće namjere. U posljednje vrijeme Federalne rezerve postaju sve transparentnije u svojim odlukama. Na primjer, u augustu 2003. godine Federalne rezerve su objavile da će zadržati diskontnu stopu na niskom značajnom vremenskom periodu, pa su tržišni učesnici u narednim mjesecima jednostavno čekali da Fed odustane od ove fraze i time signalizira svoju namjeru da podigne stopu federalnih fondova.
fiskalna politika
Kada američka vlada napravi budžetski deficit, ona pozajmljuje novac izdavanjem dugoročnih državnih zapisa. Što se više država zadužuje, izdaje više duga. Kada se zaduživanje povećava, u nekom trenutku američka vlada mora povećati kamatnu stopu kako bi osigurala više kredita. Međutim, strani kreditori uvijek rado otkupljuju dug. američka vlada, tako da imaju visoku likvidnost, a Sjedinjene Američke Države nikada nisu prekršile svoje obaveze (zapravo, krajem 1995. bile su blizu neizmirenja obaveza, ali tadašnji ministar financija Robert Rubin odbjegao je prijetnju i nazvao neizvršenje obveznica „nezamislivim i nečim sličnim nuklearnom ratu“). Međutim, strani kreditori lako mogu pronaći alternativu u obliku evropskih obveznica (evroobveznica), pa stoga mogu naplatiti veće kamate ako SAD pokuša da proda previše svog duga.
Faktori potražnje
Inflacija
Ako pretpostavimo da vlasnici duga SAD očekuju da će dobiti dati realni prinos, onda će povećanje inflatornih očekivanja povećati nominalnu kamatnu stopu (nominalni prinos = realni prinos + inflacija). Inflacija takođe objašnjava zašto se kratkoročne stope kreću brže od dugoročnih. Kada Fed podiže kratkoročne stope, dugoročne stope također rastu, odražavajući očekivanje viših kratkoročnih stopa u budućnosti. Međutim, ovo povećanje je ublaženo nižim inflatornim očekivanjima, jer više kratkoročne stope znače i nižu inflaciju (kako Fed isporučuje više kratkoročnih trezora, prikuplja novac i ograničava ponudu novca).
Grafikon 3. Uticaj povećanja diskontne stope na prinose (plavo, kriva početnog prinosa, zeleno nakon povećanja stope Fed-a).
Povećanje stope federalnih fondova ima tendenciju da izravna krivulju prinosa jer kriva prinosa odražava nominalne kamatne stope: više nominalna stopa= viši realna stopa+ niža inflacija.
Ekonomske snage
Faktori koji stvaraju potražnju za trezorima uključuju ekonomski rast, valutnu konkurentnost i mogućnosti zaštite. Samo zapamtite: sve što povećava potražnju za dugoročnim trezorima vrši pritisak na smanjenje kamatnih stopa (veća potražnja = viša cijena = niži prinosi ili kamatne stope), a manja potražnja za obveznicama ima tendenciju pritiska na smanjenje kamatnih stopa. Jača ekonomija ima tendenciju da korporativni (privatni) dug učini privlačnijim od državnog duga, smanjujući potražnju i podižući stope. Slabija ekonomija, s druge strane, stimuliše „tražnju za kvalitetom“ povećanjem potražnje za trezorima, što dovodi do nižih prinosa. Ponekad se pretpostavlja da će jaka ekonomija automatski prisiliti Fed da podigne kratkoročne stope, ali ne nužno. Tek kada rast prijeti da se pretvori u veće cijene, Fed će vjerovatno podići stope.
U globalnoj ekonomiji, američki trezori se takmiče sa dužničkim hartijama od vrijednosti drugih zemalja. Iz globalne perspektive, američke obveznice predstavljaju ulaganja u realne kamatne stope SAD i dolar.
Konačno, trezorski zapisi igraju ogromnu ulogu kao zaštita (osiguranje) za učesnike na tržištu. U okruženju pada kamatnih stopa, mnogi vlasnici hartija od vrijednosti zaštićenih hipotekom, na primjer, mogu zaštititi svoj rizik kupovinom dugoročnih obveznica. Ove kupovine osiguranja mogu igrati veliku ulogu u održavanju niskih stopa, ali u isto vrijeme mogu doprinijeti i nestabilnosti tržišta.
Zaključak
U ovom članku pokrili smo ključne faktore povezane s kretanjem kamatnih stopa. Na strani ponude, monetarna politika određuje koliko državnog duga i novca treba staviti u privredu. Na strani tražnje, inflaciona očekivanja su ključni faktor. Međutim, razgovarali smo o drugim važnim faktorima koji utiču na kamatne stope, uključujući: fiskalnu politiku (tj. koliko država treba da pozajmi), kao i faktore sa strane potražnje kao što su ekonomski rast i konkurentnost valute. Razumijemo da se ovi drugi faktori stalno mijenjaju, ali postoje dva važna pitanja koja biste sebi stalno trebali postavljati: „Da li fiskalna politika stvara previše duga na tržištu?“ i "hoće li potražnja za američkim dugom zadržati isti zamah na globalnom tržištu?"
David Harper