авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 ||

Оценка ковариационной матрицы для случая временных рядов различной частотности и приложения для моделей финансовых рынков cпециальность

-- [ Страница 5 ] --

Источник: расчёты авторов

Действительно, как легко убедиться из данной таблицы, различия действительно носят систематический характер и, как показано в других таблицах в третьей главе, причиной этому является недооценка индивидуальной волатильности «включаемой» акции и недооценка коэффициента «бета» (меры систематического риска). Обе ошибки связаны с тем, что выборочная ковариационная матрица не предназначена для временных рядов различной частотности.

Можно ли утверждать, что такое систематическое различие связано с различной частотностью данных? Оказывается, можно утверждать и это. Мы провели аналогичные расчёты для двух самых ликвидных акций «первого эшелона» РТС (данные о торгах по ним были доступны каждый день).

(а) волатильность

случай оценки с использованием асимптотической ковариационной матрицы

случай оценки с использованием выборочной
ковариационной матрицы

период:

2003-2006 гг.

2005-2007 гг.

2006-2007 гг.

2003-2006 гг.

2005-2007 гг.

2006-2007 гг.

LKOH

16%

16%

17%

17%

15%

16%

EESR

31%

27%

30%

28%

25%

28%

 (б) коэф. «бета»

случай оценки с использованием асимптотической ковариационной матрицы

случай оценки с использованием выборочной
ковариационной матрицы

период:

2003-2006 гг.

2005-2007 гг.

2006-2007 гг.

2003-2006 гг.

2005-2007 гг.

2006-2007 гг.

LKOH

89%

110%

112%

101%

117%

117%

EESR

97%

95%

100%

102%

113%

116%

Как нетрудно убедиться из данной таблицы, в случае наблюдений одинаковой частотности обе оценки дают схожие результаты.

Итак, в третьей главе показано, что выборочная оценка ковариационной матрицы доходностей создаёт ложные представления о возможностях диверсификации в таких случаях. Показано, что более реалистичные представления о диверсификации и мере систематического риска «бета» можно получить при помощи оценивания асимптотической ковариационной матрицы доходностей.

  1. Основные выводы по результатам исследования
  1. Предложена оценка ковариационной матрицы для временных рядов различной частотности и доказаны её свойства, предложено улучшение квадратичного спектрального ядра и доказаны его свойства.
  2. Предложена оценка для коэффициентов коинтеграционного соотношения и некоторого обобщения коэффициентов линейной регрессии для временных рядов различной частотности и проведена численная проверка некоторых из свойств.
  3. Произведена численная проверка предложенных оценок в сравнении с другими оценками, описанными в литературе. Критерием точности оценки выступала точность оценок, получаемых с использованием ковариационной матрицы: оценки коинтеграционного вектора и оценки коэффициентов линейной регрессии.
  4. На основе оценки матрицы предложена методика оценивания коэффициента «бета» для акций «второго эшелона» РТС, цены сделок по которым доступны не каждый день (случай различной и нерегулярной частотности). Показано на примере акций «второго эшелона РТС», что если цены акций доступны нерегулярно, то использование обычной выборочной ковариационной матрицы приводит к ложным представлениям о возможностях диверсификации.
  5. Продемонстрированы сравнительные преимущества такой методики по сравнению с отраслевым стандартом в данной области.


IV. Публикации по теме диссертации

Работы, опубликованные автором в ведущих рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ:

  1. Панов, Е.В. Оценка ковариационной матрицы для временных рядов различных частотностей / Е.В. Панов // Вестник Южно-Уральского Государственного Университета. Серия Математика, Физика, Химия. – 2008. – Вып. 10. – №7 (107). – с.19-25 (0,5 п.л.)
  2. Панов, Е.В. Некоторые особенности диверсификации для портфелей, включающих акции «второго эшелона» РТС / Е.В. Панов // Вестник Московского Государственного Университета. Серия 6. Экономика. – 2009. – Вып. 2. – c. 15-26 (0,9 п.л.)

Другие работы, опубликованные автором по теме диссертации:

  1. Панов, Е.В. Состоятельная оценка ковариационной матрицы в случае временных рядов различной частотности / Е.В. Панов // Препринт WP2/2005/05. — М.: ГУ ВШЭ, 2005. – 24 c. (1,5 п.л.)
  2. Панов, Е.В. Укорочение набора весов, соответствующих квадратическому спектральному окну, при оценке ковариационной матрицы / Е.В. Панов, А.С. Шведов // Препринт WP2/2008/01. — М.: ГУ ВШЭ, 2008. – 23 c. (1,5 п.л. / 1,0 п.л)

1 Ghysels, E., Jasiak, J. GARCH for Irregularly Spaced Financial Data: The ACD-GARCH Model // Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics. 1997. Vol. 2 (4).

2 Ghysels, E., Sinko, A., Valkanov, R. MIDAS Regression: Further Results and New Directions // Econometric Reviews. 2007. Vol. 26 (1.1). PP. 53-90.

3 Ghysels, E., Jasiak, J. GARCH for Irregularly Spaced Financial Data: The ACD-GARCH Model // Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics. 1997. Vol. 2 (4).

4 Айвазян, С.А., Мхитарян, В.С.: Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: Юнита, 1998

5 В случае же длинных временных рядов обе оценки дают схожие результаты, т.к. различия весов этих оценок в некотором смысле сходятся нулю при росте размера выборки.

6 Levine, D.K. A Remark on Serial Correlation in Maximum Likelihood // Journal of Econometrics. 1983. Vol. 23. PР. 337–342.

7 Ledoit, O., Wolf, M. Improved Estimation of the Covariance Matrix of Stock Returns // Journal of Empirical Finance. 2003. Vol.10 (December). PР. 603-621.

8 Phillips, P.C.B., Moon, H.R. Linear Regression Limit Theory for Nonstationary Panel Data // Econometrica. 1999. Vol. 67. PР. 1057-1111.

9 в некотором смысле «поправленным» на значения ковариаций между случайными векторами при различных

10Речь, для определённости, идёт о пределе матриц, в метрике

11 Матрица является в этом случае симметричной и положительно полуопределённой.

12 при наилучшем – в некотором смысле – выборе т.н. параметра ширины диапазона

13 Phillips, P.C.B., Ouliaris, S. Testing for Cointegration Using Principal Components Method // Journal of Economic Dynamics and Control. 1988. Vol. 12. PР. 205-230.

14 Newey, W.K., West, K.D. Automatic Lag Selection in Covariance Matrix Estimation // The Review of Economic Studies. 1994. Vol. 61. No. 4. PР. 631-653.

15 Christou, C., Pittis, N. Kernel and Bandwidth Selection, Prewhitening and the Performance of the Fully Modified Least Squares Estimation Method // Econometric Theory. 2002. Vol. 18. PР. 948-961.

16 Den Haan, W.J., Levin, A. Robust Covariance Matrix Estimation with Data-Dependent VAR Prewhitening Order // Technical working paper 255, National Bureau of Economic Research, 2000 (оценка упоминается и в более ранних работах, первоисточник найти не удалось).

17 Andrews, D. W. K. Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent Covariance Matrix Estimation // Econometrica. 1991. Vol. 59. PР. 817-858.

18 См. Lowerstein, R. When Genius Failed: The Rise and Fall of Long-Term Capital Management. N.Y. Random House, 2001.

19 Peterson, B., Boudt, K. Component VAR for a non-normal world // Risk Magazine. Vol. 22. No. 11. November 2008

20 Bender, J.C. To Beta or Not to Beta: A Comparison of Historical Versus Fundamental Betas for Hedging Market Risk // The MSCI Barra Newsletter Q3/Q4 2007. PP. 13-23.

21 См. Fear Factor Redux // MSCI Barra Research Bulletin, October 2008

22 Fama, E.F., French, K.R. The Cross-Section of Expected Stock Returns // Journal of Finance. 1992. Vol. 47. No. 2. PР. 427-465.

Fama, E.F., French, K.R. Common Risk Factors in the Returns on Stocks and Bonds // Journal of Financial Economics. 1993. Vol. 33. PР. 3-56.

23 согласно документации РТС ( http://rts.ru/s384 ), к акциям «второго эшелона» принято относить широкий спектр ценных бумаг, торгуемых на площадке РТС, «эмитенты которых не входят в число компаний первой величины на фондовом рынке»

24 Шведов, А.С. Теория эффективных портфелей ценных бумаг. М.: ГУ ВШЭ, 1999.

25 Anderson, T.W. An Introduction to Multivariate Statistical Analysis. New York: Wiley, 1958.



Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 ||
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.