Модель управления капиталом на основе использования синтезированных финансовых инструментов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
- Ученая степень
- кандидата экономических наук
- Автор
- Луценко, Алексей Викторович
- Место защиты
- Екатеринбург
- Год
- 2002
- Шифр ВАК РФ
- 08.00.13
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Луценко, Алексей Викторович
Введение
Глава 1. Характеристика современного экономико-математического и информацонно-компьютерного инструментария участников фондового рынка
1.1. Проблемы эффективности российского фондового рынка на современном этапе развития
1.2. Критический анализ современного математического инструментария поддержки деятельности инвестора на фондовом рынке
1.3. Активные стратегии управления капиталом на фондовом рынке
Глава 2. Конструирование и использование синтезированных финансовых инструментов
§
2.1. Синтезированные финансовые инструменты
2.2. Модель портфеля синтезированных финансовых инструментов
2.3. Оптимизация портфеля синтезированых инструментов
Глава 3. Применение синтезированных финансовых инструментов в условиях российского фондового рынка
3.1. Обзор рынка программных средств для создания аналитических систем принятия решений
3.2. Формирование синтезированных финансовых инструментов
3.3. Оценка эффективности различных методов анализа и создание системы рационального управления инвестиционным капиталом
Диссертация: введение по экономике, на тему "Модель управления капиталом на основе использования синтезированных финансовых инструментов"
Актуальность исследования. Проблема эффективного и рационального управления капиталом возникла в России одновременно с появлением организованного фондового рынка, создание которого являлось одной из приоритетных задач при переходе в начале 90-х годов к рыночной системе экономических отношений. В период становления рыночных механизмов был запущен инвестиционный процесс, призванный регулировать нормальное развитие экономики путем создания эффективного механизма трансформации временно свободных финансовых средств в ссудный капитал, обращения сбережений в инвестиции.
В развитых странах основным инициатором активизации инвестиционного процесса служит институт профессиональных участников рынка ценных бумаг. Услуги взаимных фондов, доверительных управляющих, инвестиционных банков играют важнейшую роль в создании механизма привлечения капитала в инвестиции, и именно они имеют наибольший спрос со стороны частных инвесторов.
В отечественной модели фондового рынка подобные услуги не получили должного распространения, что обусловлено не только особенностями рыночной конъюнктуры, но и слабым уровнем применения на практике экономико-математических моделей управления капиталом.
Научные исследования в сфере фондового рынка всегда отличались повышенной сложностью. Это обусловлено особой спецификой фондовых инструментов, а также неоднозначностью причинно-следственных связей, действующих на рынке. Поэтому комплекс аналитического инструментария характеризуется множеством различных подходов к исследованию рыночных процессов, в котором трудно найти основные ориентиры. В этих условиях следует уделить особое внимание созданию эффективной системы рационального управления инвестиционным капиталом, которая основывалась бы на применении всего доступного арсенала перспективных аналитических технологий, и позволяла формировать комплекс услуг по управлению средствами для различных типов инвесторов.
Эффективная работа на организованном рынке ценных бумаг предполагает применение наукоемких технологий анализа и прогноза количественных характеристик фондовых инструментов, использование прикладного программного обеспечения, применения арсенала математических и информационно-аналитических технологий, ориентированных на формирование и рациональное управление инвестиционным портфелем. При повышающемся уровне организации рынка и жесткой конкурентной борьбе банков, инвестиционных фондов и компаний за клиента разработка и использование адекватных стратегий управления инвестиционным капиталом на фондовом рынке стало актуальной задачей.
Таким образом, актуальность темы диссертационного исследования определяется недостаточной разработкой проблемы организации эффективной системы управления инвестициями на российском фондовом рынке, необходимостью создания модели управления капиталом, которая сочетала бы различные подходы финансово-инвестиционного анализа применительно к инструментам рынка ценных бумаг.
Степень разработанности проблемы исследования. Одно из направлений современных исследований в области математического обеспечения финансового менеджмента относится к разработке активных стратегий и инструментальных средств управления вложениями в отдельные фондовые активы. Это направление включает методы технического анализа (Д. Дж. Мерфи, Т. Демарк, В. Меладзе), статистического анализа временных рядов (Бокс, Дженкинс, И. Фишер, С.А. Айвазян, В.П. Боровиков, Н.Ш. Кремер и др.), нейросетевого моделирования (Ф. Розенблатт, Дж. Хопфилд, И.В. Заенцев), а также математические модели эволюции финансовых индексов (Е. Элтон, Дж. Моссин). Перечисленные методы и модели используют различный аппарат прогнозирования рыночных процессов и направлены на повышение эффективности инвестиционной деятельности.
Другое направление относится к теории портфельных инвестиций, восходящей к работам Г. Марковича и Дж. Тобина, где цель исследования состоит в анализе совокупного эффекта от вложений в различные активы, с учетом их взаимовлияния. Аспекты моделирования динамического управления инвестиционным портфелем изучались в работах Р. Мертона, Р. Ролла, У. Шарпа, Б. Рязанова, А.А. Первозванского, Т.Н. Первозванской.
Несмотря на многообразие работ по совершенствованию механизма инвестирования на рынке ценных бумаг, проблема согласования различных подходов и создания комплексной системы управления капиталом "практически не решалась. В отдельных трудах (И. Фишер, С. Штейнхаус, М. Киселев) производится сопоставление и сравнительный анализ эффективности некоторых классов моделей, базирующихся на одном математическом аппарате, но объединение и согласование разнородных методов финансово-инвестиционного анализа остается определенной проблемой.
Объектами исследования являются экономико-математические модели управления капиталом.
Предметом исследования является процесс управления капиталом на рынке ценных бумаг, основанный на использовании активных инвестиционных стратегий и методов портфельного анализа.
Целью диссертационного исследования является создание эффективной модели управления капиталом, основанной на использовании инструментов фондового рынка и различных методов финансово-инветиционного анализа.
Задачи исследования. Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач:
- анализ инфраструктуры и изучение проблем эффективности российского фондового рынка;
- критический анализ современных методов управления инвестиционным капиталом, исследование инвестиционных стратегий участников фондового рынка;
- анализ и совершенствование математических методов финансово-инвестиционного, портфельного анализа, использующихся для формирования активных инвестиционных стратегий;
- формирование синтезированных финансовых инструментов на основе сочетания инструментов рынка ценных бумаг с активными инвестиционными стратегиями;
- построение экономико-математической модели формирования и оптимизации портфеля синтезированных финансовых инструментов;
- разработка системы рационального управления инвестиционным капиталом с применением комплекса методов финансовоинвестиционного анализа и модели портфеля синтезированных финансовых инструментов.
Теоретической и методологической основой исследования являются фундаментальные положения экономической теории, финансово-инвестиционного анализа, разработки отечественных и зарубежных экономистов, монографические работы, научные публикации в экономических, экономико-математических, финансовых периодических изданиях. Концептуальные аспекты диссертации были разработаны на основе использования взглядов и подходов Б.И. Алехина, М.Ю. Алексеева, Х.Н. Гизатуллина, В.П. Иваницкого, А. Илларионова, А.Ю. Казака, Н.В. Кириченко, В.В. Ковалева, Д.О. Крамкова, А.В. Мельникова, Я.М. Миркина, О.И. Никонова, В.Н. Овчинникова, А.А. Первозванского, Т.Н. Первозванской, Е.В. Попова, А.И. Татаркина, Е.М. Четыркина, А.Н. Ширяева, А.Ф. Шорикова и других.
Значительное внимание было уделено изучению работ зарубежных авторов, среди которых О.Д. Андерсон, Л. Башелье, Д. Бокс, Д. Дженкинс, С. Доу, У. МакКаллох, Г. Маркович, Р. Мертон, Д. Дж. Мерфи, Дж. Моссин, Ф. Розенблатт, Р. Ролл, С. Росс, Дж. Тобин, И. Фишер, Дж. Хопфилд, У. Шарп.
Основными методами исследования являлись общенаучные методы экономико-математического моделирования, методы теории вероятностей и математической статистики, финансово-инвестиционного анализа.
Информационную базу исследования составили законодательные и нормативно-правовые акты Российской Федерации, Банка России, Федеральной комиссии по рынку ценных бумаг, Национальной ассоциации участников фондового рынка, данные информационных агентств, фондовых бирж, инвестиционных компаний и фондов.
В результате проведенного научного исследования получены следующие результаты, содержащие элементы научной новизны:
- введено понятие синтезированного финансового инструмента, представляющего собой сочетание активной стратегии управления капиталом и фондового актива;
- предложена авторская модель формирования портфеля синтезированных финансовых инструментов, основанная на возможности управления статистическими характеристиками доходности и риска его составляющих;
- сформулирована экономико-математическая задача оптимизации структуры портфеля синтезированных инструментов, использующая в качестве критерия эффективности коэффициент Шарпа, и предложены алгоритмы ее решения;
- предложен авторский подход к формированию системы рационального управления инвестиционным капиталом, основанный на использовании модели портфеля синтезированных финансовых инструментов и комплекса методов финансово-инвестиционного анализа.
В диссертационной работе автором получены следующие практические результаты:
- уточнены критерии и методы оптимизации прогнозирующих моделей, предназначенных для построения активных инвестиционных стратегий;
- произведен сравнительный анализ эффективности финансово-инструментальных средств при использовании их для управления капиталом в условиях российского фондового рынка;
- проведен обзор рынка программных средств финансово-инвестиционного анализа, доступных отечественным пользователям: частным инвесторам и профессиональным участникам рынка ценных бумаг.
Практическая значимость диссертационной работы обуславливается тем, что содержащиеся в ней выводы и предложения позволяют повысить эффективность управления инвестициями, сформировать комплекс услуг, востребованный потенциальными отечественными инвесторами, и как следствие, активизировать инвестиционный процесс в России. Полученные в ходе исследования результаты могут быть использованы инвестиционными компаниями, фондами, кредитными организациями и промышленными предприятиями.
Материалы диссертации могут быть использованы для преподавания в высших учебных заведениях таких экономических дисциплин, как: "Рынок ценных бумаг", "Информационные системы в экономике", "Финансовая математика".
Апробация работы осуществлялась в процессе обсуждения ее результатов на научно-практических конференциях, проводимых Главным управлением Банка России по Свердловской области: "Повышение эффективности управления банками: региональный и технологический аспекты" (1997), "Инвестиции - региональный аспект" (1999), "Концепция развития банковской системы Урала" (2000); научно-практической конференции "Человек -общество - окружающая среда" (г. Екатеринбург, 2001), Всероссийской научно-практической конференции "Проблемы экономического и социального развития России" (г. Пенза, 2001), научно-технической конференции "Экономико-аналитическое моделирование и проблемы создания единого информационного пространства стран СНГ" (г. Екатеринбург, 2002), конференциях проводимых Уральским государственным техническим университетом (УГТУ-УПИ), научных семинарах кафедры "Анализ систем и принятия решений" УГТУ-УПИ.
Результаты диссертационной работы нашли свое отражение в деятельности ряда инвестиционных компаний и кредитных организаций г. Екатеринбурга. Рекомендации и выводы диссертации использовались при формировании стратегии управления инвестиционным портфелем ОАО "Акционерный коммерческий банк содействия коммерции и бизнесу" (СКБ-Банк), при разработке комплекса услуг на российском фондовом рынке инвестиционной компании ООО "СКБ-инвест".
Отдельные положения диссертации излагались автором при проведении лекций и семинаров со студентами УГТУ-УПИ в рамках курсов "Рынок ценных бумаг", "Финансовая математика", "Информационные системы", читавшихся на факультете экономики и управления УГТУ-УПИ.
Основные положения диссертации отражены в восьми публикациях общим объемом 6,3 п.л.
Структура диссертационной работы. Логика и цель исследования определяют структуру работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, включающего 127 наименований, а также приложения. Основное содержание изложено на 133 страницах машинописного текста, работа включает 49 рисунков, 8 таблиц.
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Луценко, Алексей Викторович
Заключение
Современный уровень развития финансовых технологий подразумевает широкое применение информационно-аналитического инструментария в инвестиционной сфере. Тенденции настоящего времени характеризуются качественным улучшением информационных коммуникаций, интеграционными процессами, расширением инвестиционных возможностей и повышением прозрачности рынков. Вовлечение все большего круга участников в активные операции с ценными бумагами, валютой, кредитными ресурсами повышает требования к уровню профессионализма и аналитической составляющей работы.
В российских условиях повышенной нестабильности рыночной конъюнктуры, обусловленной множеством факторов риска, задача эффективного управления капиталом требует постоянной вовлеченности в активные процессы, проведения глубокой аналитической проработки деятельности как крупного коммерческого банка, инвестиционной компании, так и любого частного инвестора.
При наличии достаточного разнообразия финансовых активов возможно построение инвестиционных стратегий, основанных на различных аналитических технологиях, которые позволяют рационально подходить к задаче управления капиталом. В отечественных условиях наблюдается, во-первых, недостаточно большое количество ликвидных инструментов, а во-вторых, свойственный даже наиболее ликвидным инструментам повышенный риск.
Неразвитость рынка ценных бумаг, низкий уровень развития общей конъюнктуры во-многом обусловлены факторами повышенной монополизации, несовершенством системы правового обеспечения и регулирования профессиональной деятельности, зависимостью от западного капитала, ярко выражанной сырьевой направленностью промышленности, недостатками российской рыночной модели экономики. Однако немаловажным аспектом является порок функционирования основной системы трансформации сбережений экономически активных хозяйственных субъектов в прямые инвестиции для реального сектора. Отмечается неготовность института финансового посредничества к способствованию эффективной работе этого механизма. Складывается ситуация, при которой население, владеющее сбережениями, хранит их в форме, неэффективной с точки зрения стимулов для развития промышленности, а финансовые посредники в большинстве своем оказываются не готовыми к предоставлению качественных услуг по управлению средствами и всесторонней поддержке инвесторов. Тщательное исследование методов работы типичной инвестиционной компании или фонда позволяет ответить на вопрос о непопулярности подобного рода услуг, а также определить пути улучшения ситуации.
Современные финансовые рынки в большей степени - рынки ожиданий, чем событий, они высоко чувствительны к самым незначительным изменениям тенденций в экономике. На сегодняшний день в арсенале специалистов имеется богатый аналитический инструментарий анализа и прогноза рыночной ситуации. Можно выделить методы технического анализа, фундаментальный, портфельный анализ, статистический анализ временных рядов, нейросетевое моделирование и т.д. Все эти технологии характеризуются принципиальным различием математического аппарата. Они воплощены в разнообразных программных продуктах по финансово-экономическому анализу, которыми в изобилии представлен рынок компьютерного программного обеспечения. Априорное, доопытное сопоставление технологий достаточно проблематично, поэтому банки и инвестиционные компании практикуют параллельное развитие всех направлений анализа. В аналитических подразделениях одновременно работают специалисты всех направлений.
Среди основных проблем применения аналитических методов выделяется проблема выбора той или иной технологии, а также задача разделения ресурсов между ведущими направлениями для максимизации конечного результата.
Одним из методов решения этой задачи представляется рассмотрение любой аналитической прогнозирующей модели как предпосылки для создания синтезированных финансовых инструментов. Формируется экономико-математическая модель, которая представляет собой совокупность фондового актива, а также инвестиционной стратегии управления им. Таким образом релизуется активная стратегия инвестирования, основанная на динамически формируемых инвестиционных решениях, в отличие от пассивной стратегии, заключающейся в приобретении ценной бумаги на определенный срок.
Важным свойством синтезированного финансового инструмента является его способность к изменению параметров доходности и риска управления капиталом при сохранении ликвидности вложений на прежнем уровне. Возможность изменения настроек модели позволяет сформулировать различные задачи оптимизации: максимизации доходности, минимизации риска или построить двукритериальную задачу улучшения упомянутых показателей.
Одним из возможных решений задачи рационального управления инвестированным капиталом, с использованием различных аналитических систем, служат модели Марковича и Тобина, которые, оперируя оценками доходности, риска и корреляции финансовых активов, позволяют сформировать множество недоминируемых по показателям риска и доходности портфелей, состоящих из ценных бумаг и синтезированных инструментов.
Эффективным показателем, характеризующим инвестиционные качества сформированного портфеля, является коэффициент Шарпа, который, основываясь на предположении о наличии на рынке безрисковой ставки, показывает предельное увеличение доходности при изменении риска инвестиционного портфеля на единицу. В работе приведен анализ зависимости коэффициента Шарпа портфеля, состоящего из двух активов: ценной бумаги и синтезированного финансового инструмента, от параметров доходности, риска и коррелячии составляющих. Этот анализ позволил сформировать подходы к построению синтезированных инструментов для большего количества фондовых активов.
Построение синтезированных инструментов, основанных на различных аналитических технологиях, для десяти наиболее ликвидных акчий российских эмитентов, позволило выявить положительный эффект практического применения экономико-математической модели. Во всех случаях дополнение портфеля синтезированными инструментами, настроенными по критерию максимизачии коэффичиента Шарпа, дало улучшение портфеля по показателям доходности и риска. Прогнозные значения месячной доходности портфельного инвестирования были проверены на более позднем интервале данных, и в некоторых случаях наблюдались более стабильные результаты, менее значимые отклонения фактических значений доходности и риска портфеля от спрогнозированных.
На основании полученных результатов сделаны следующие выводы:
1. Применение модели синтезированных финансовых инструментов позволяет увеличить количество объективно представленных на рынке фондовых активов (ценных бумаг). Это особенно важно при недостатке ликвидных объектов для инвестирования.
2. Поскольку информационно-аналитические технологии на финансовом рынке в первую очередь направлены на прогнозирование рыночных показателей, то применение их позволяет повысить доходность инвестиций при сохранении уровня риска.
3. Дополнительная диверсификация, обусловленная включением в портфель синтезированных финансовых инструментов позволяет снизить риск изменения стоимости портфеля. Это также достигается и за счет стабилизации результатов управления капиталом в результате применения аналитического алгоритма.
4. Построение портфеля синтезированных инструментов и оптимизация его структуры позволяет сформировать систему рационального управления капиталом, дать ответ на вопрос об эффективном распределении средств между аналитическими направлениями, а также определить спектр услуг по управлению капиталом на фондовом рынке, позволяющий отвечать требованиям как наиболее консервативных, так и агрессивных инвесторов.
5. Наличие привлекательных способов приращения капитала повышает уровень заинтересованности инвесторов в работе на рынке ценных бумаг и, в частности, в услугах финансово-кредитных организаций.
6. Формирование комплекса качественных услуг финансовых посредников на фондовом рынке создает предпосылки для активизации инвестиционного процесса.
Диссертация: библиография по экономике, кандидата экономических наук, Луценко, Алексей Викторович, Екатеринбург
1. Адсхед Т., Эрбе А. Регионы России: прямые иностранные инвестиции / М.: Тройка-диалог, аналитическое управление, март 2002.
2. Айвазян С. А. Программное обеспечение персональных ЭВМ по статистическому анализу данных. Компьютер и экономика: экономические проблемы компьютеризации общества / М.: Наука, 1991.
3. Акелис С.Б. Технический анализ от А до Я / М.: Диаграмма, 1999.
4. Алехин Б.И. Рынок ценных бумаг / Самара: "СамВен", 1992.
5. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ / Пер. с англ. М.: Мир, 1982.
6. Банковское дело: Учебник. 4-е изд., перераб. и доп. / Под ред. проф. В.И. Колесникова, проф. Л.П. Кроливецкой. - М.: Финансы и статистика, 2001.
7. Батищев Д.И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач / Под ред. Львовича Я.Е. Учеб. пособие. Воронеж, 1995.
8. Батищев Д.И., Скидкина Л.Н., Трапезникова Н.В. Глобальная оптимизация с помощью эволюционно-генетических алгоритмов / Мужвуз. сборник, ВГТУ. Воронеж, 1994.
9. Биржевая деятельность / Под ред. Грязновой А.Г. и др. М.: Финансы и статистика, 1995.
10. Болдырев М. Методы финансового анализа и программные продукты на их основе / М.: ТОРА-центр, 2000.
11. Боровиков В.П. Популярное введение в систему STATISTICA / М.: "Компьютер Пресс", 1998.
12. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA Статистический анализ и обработка данных в среде Windows / М.: "Филин", 1997.
13. Бывшев В., Слуцкий В. Технический анализ на российском рынке "голубых фишек" // Рынок ценных бумаг. 1998, № 17.
14. Бэстенс Д.Э., Ван ден Берг В.М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях / М.: ТВП, 1997.
15. Васильев Д. Быть рынку ценных бумаг // "Панорама приватизации".1994, № 18.
16. Вульф К. Краткосрочное инвестирование / М.: Альпина, 1997.
17. Вьюгин О. Экономика России / М.: Тройка-диалог, аналитическое управление, март 2002.
18. Гизатуллин Х.Н. Математические методы в приложении к решению экономических задач / Свердловск, УНЦ АН СССР, 1985.
19. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей / М.: СП ПараГраф., 1991.
20. Горчаков А.А. Математический аппарат для инвестора // Аудит и финансовый анализ. 1997, №3.
21. Демарк Т.Р. Технический анализ новая наука / М.: "Диаграмма", 1997.
22. Джозеф Т. Практическое применение механической системы торгов / М.: Сокол, 1998.
23. Доугерти К. Введение в эконометрику / Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 1997.
24. Ермольев Ю.М., Ястремский А.И. Стохастические модели и методы в экономическом планировании / М.: Наука, 1979.
25. Заенцев И.В. Нейронные сети: основные модели. Учебное пособие / Воронеж, 1999.
26. Ивченко Г.И., Боровиков В.П. Прогнозирование в STATISTICA в среде Windows 95 (основы теории и интенсивная практика на компьютере) / М.: "Финансы и статистика", 1998.
27. Илларионов А. Попытки проведения политики финансовой стабилизации в СССР и России // Вопросы экономики. 1995, № 7.
28. Исследование операций в экономике: Учебное пособие для вузов / Под ред. Н.Ш.Кремера. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.
29. Карпиков Е.И., Федоров А.А. Основные постулаты классической теории портфельных инвестиций // Информ.-аналит. бюллетень "Консультации на фондовом рынке". 1999, № 2.
30. Касимов Ю.Ф. Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг / М.: "Филинъ", 1998.
31. Киселев М., Соломатин Е. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах // Открытые системы. 1997, № 4.
32. Кичляков А.А., Чалдаева Л.А. Практикум по российскому рынку ценных бумаг/М: БЕК, 1997.
33. Кокс Д., Снелл Э. Прикладная статистика. Принципы и примеры / М.: "Мир", 1984.
34. Количественные методы финансового анализа / Под ред. Брауна С. Дж., Крицмена М.П. Пер. с англ. М.: Инфра-М, 1996.
35. Кравченко П.П. Как не проиграть на финансовых рынках (2-е изд., перераб. и доп.) / М.: Дело и Сервис, 2000.
36. Кузнецов М.В., Овчинников А.С. Технический анализ рынка ценных бумаг/М.: "ИНФРА-М", 1996.
37. Курочкин С.В. Нейронные сети: просто о сложном // "Банковские технологии". 1997, № 9.
38. Лимитовский М.А. Основы оценки инвестиционных и финансовых решений / М: ДеКА, 1996.
39. Литтл Дж., Роудс Л. Как пройти на Уолл-стрит / М: Инфра-М, 1998.
40. Луценко А.В. Аналитические технологии на финансовом рынке // Концепция развития банковской системы Урала: Сборник докладов V научно-практической конференции, март-апрель 2000 года. Екатеринбург: ГУ ЦБ РФ по Свердловской области, 2000.
41. Луценко А.В. Информационно-аналитические технологии на финансовом рынке // Проблемы экономического и социального развития России: Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. Пенза, 2001.
42. Луценко А.В. Информационные системы анализа фондового рынка / Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2002.
43. Луценко А.В. Российский рынок ценных бумаг и проблемы привлечения инвестиций в реальный сектор экономики // Человек общество -окружающая среда: Сборник научных трудов. Часть 1 / Под ред. чл.-корр. РАН А.И. Татаркина. - Екатеринбург: УрО РАН, 2001.
44. Луценко А.В. Оптимизация технических индикаторов фондового рынка // Сборник докладов III научно-практической конференции. Екатеринбург: ГУ ЦБ РФ по Свердловской области, 1997.
45. Луценко А.В., Никонов О.И. Технология управления доходностью и риском инвестиционного портфеля // Сборник тезисов. Екатеринбург: УГТУ-УПИ. Ноябрь 2001.
46. Лялин В.А., Воробьев П.В. Ценные бумаги и фондовая биржа. Изд. 2-е, перераб. доп. / М.: ФИЛИНЪ, Рилант, 2000.
47. Мартынова О.И. Институты рынка ценных бумаг в России / М.: Инфра-М, 1996.
48. Масалович А. Лидеры российского рынка аналитических программ / М.: ТОРА-центр, 2000.
49. Меладзе В. Курс технического анализа / М.: Серебряные нити, 1997.
50. Мельников А.В., Нечаев М.Л., Степанов В.М. О дискретной модели финансового рынка и методов расчетов с ценными бумагами / Препринт. М.: Научно-иссл. актуарно-финансовый центр. 1996, №3.
51. Мерфи Джон Дж. Технический анализ фьючерсных рынков: теория и практика / М.: Сокол, 1996.
52. Миркин Я.И. Традиционные ценности населения и фондовый рынок // Рынок ценных бумаг. 2000, №7.
53. Миркин Я.И. Ценные бумаги и фондовый рынок / М.: Перспектива, 1995.
54. Михеев Ю. Стратегическое управление инвестированием // Банковские технологии. 1998, апрель.
55. Найман Э. Малая энциклопедия трейдера / Киев, 1997.
56. Никонов О.И., Луценко А.В. Синтезированные финансовые инструменты как средство повышения эффективности управления капиталом. Вестник УГТУ-УПИ. Серия "Экономика и управление". Екатеринбург: ГОУ УГТУ-УПИ. 2002. №2.
57. Никонов О.И., Харитонов И.О. Теория оптимизации и финансовоэкономические приложения. 4.1: Учебное пособие / Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 1996.
58. Новоселов А.А. Терия риска: выбор инвестиционного портфеля / Красноярск, 2000.
59. Норткотт Д. Принятие инвестиционных решений / М.: Юнити, 1997.
60. СГБрайен Дж., Шривастава С. Финансовый анализ и торговля ценными бумагами (FAST): Пер. с англ. / М.: "Дело ЛТД", 1995.
61. Приватизация: итоги и перспективы // "Российская газета". 1995, 31 марта.
62. Панфилов П. Введение в нейронные сети // Современный трейдинг. 2001, №2.
63. Переход к рынку. Концепция и программа / М.: "Архангельское", 1990.
64. Пеганова О.И. Формирование портфеля ценных бумаг: статистические аспекты / М.: Миф-диалог, 1998.
65. Первозванский А.А., Первозванская Т.Н. Финансовый рынок: расчет и риск / М.: Инфра-М, 1994.
66. Попов Е.В., Татаркин А.И. Теория анализа рынка. / Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2000.
67. Попов Р. Обзор методов принятия решений трейдером на основании статистических методов обработки информации / М.: Релпресс, 1997.
68. Попов Э.В. Экспертные системы реального времени // Открытые системы. 1995, №2.
69. Постановление ФКЦБ России от 11.10.99 № 9 "Об утверждении Правил осуществления брокерской и дилерской деятельности на рынке ценных бумаг Российской Федерации".
70. Постановление ФКЦБ России от 16.11.98 № 49 "Об утверждении Положения о требованиях, предъявляемых к организаторам торговли на рынке ценных бумаг".
71. Постановление ФКЦБ России от 23.03.2001 № 6 "Об утверждении правил осуществления брокерской деятельности при совершении некоторых сделок на рынке ценных бумаг".
72. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие / Под ред. проф. Шмойловой Р.А. М.: Финансы и статистика, 2000.
73. Ратай И. Обзор состояния рынка финансовой информации в России / М.: ТОРА-центр, 2000.
74. Резник С. Царство онлайновых брокеров // Эксперт. 2000, №36.
75. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: В 2-х кн. Кн. 1 / Пер. с англ. М.: Мир, 1986.
76. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Персептрон и теория механизмов мозга / М.: Мир, 1965.
77. Российские долговые ценные бумаги: Краткий справочник / М.: Тройка Диалог, 2000.
78. Россия в меняющемся мире / Е.Г. Анимица, А.Т. Тертышный, А.А. Мальцев и др.; Под ред. проф. Е.Г. Анимицы. Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2001.
79. Рынок ценных бумаг / Под ред. Галанова В.А. М.: Финансы и статистика, 1996.
80. Рязанов Б. Теории портфельного инвестирования и их применение в условиях российского рынка // Рынок ценных бумаг. 1998, № 2-3.
81. Семенкова Е.В. Операции с ценными бумагами: российская практика / М.: Перспектива, 1997.
82. Справочник по прикладной статистике / Под. ред. Ллойда Э., Ледермана У., Том 2, перевод с английского под ред. Айвазяна С.А., Тюрина Ю.Н.
83. М: "Финансы и статистика", 1990.
84. Указ Президента РФ от 23.02.98 № 193 "О дальнейшем развитии деятельности инвестиционных фондов".
85. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика / М.: Мир, 1992.
86. Федеральный Закон от 11.03.97 №48-ФЗ "О простом и переводном векселе".
87. Федеральный Закон от 22.04.96 № 39-Ф3 "О рынке ценных бумаг" (с последующими изменениями и дополнениями).
88. Федеральный Закон от 26.12.95 № 208-ФЗ "Об акционерных обществах" (с последующими изменениями и дополнениями).
89. Фенкнер Д., Сныков J1. 2002: Быстрее, Выше, Сильнее / М.: Тройка-диалог, аналитическое управление, февраль 2002.
90. Финансы и кредит / Под ред. А.Ю.Казака. Екатеринбург: ПИПП, 1994.
91. Финансы, денежное обращение и кредит: Науч. зап. Вып. 7 / Урал. гос. экон. ун-т; Отв. ред. А.Ю. Казак. Екатеринбург: УрГЭУ, 2001.
92. Хоружий С.Г. О некоторых проблемах рынка ценных бумаг // Финансовые риски. 2000, №2.
93. Ценные бумаги / Под ред. Колесникова В.И. М.: Финансы и статистика, 1998.
94. Ценные бумаги, корпоративные финансы и инвестиции: Сб. науч. тр. / Урал. гос. экон. ун-т; Под ред. В.П. Иваницкого. Екатеринбург: УрГЭУ, 2000.
95. Четыркин Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов. 2-е изд., испр. и доп / М.: Дело, 1995.
96. Шапот М. Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений // Открытые системы. 1998, №1.
97. Шапот М., Рощупкина В. Интеллектуальный анализ данных и управление процессами // Открытые системы. 1998, №3.
98. Шарп У.Ф., Александер Г. Дж., Бейли Дж.В. Инвестиции / М: Инфра-М, 1998.
99. Шориков А.Ф. Минимаксное оценивание и управление в дискретныхдинамических системах. Екатеринбург: Изд-во Уральского ун-та. 1997.
100. Щукин Д. Ликвидность рынка и ее влияние на риск портфеля // Рынок ценных бумаг. 1999, №21.
101. Электронный учебник по статистике / М.: StatSoft, 1999.
102. Энджел Л, Бойд Б. Как покупать акции / М: Паймс, 1992.
103. Энциклопедия технических индикаторов рынка: Пер. с англ., Колби Р.В., Мейерс Т.А. / М.: Издательский Дом "АЛЬПИНА", 2000.
104. Anderson O.D. Time series analysis and forecasting / London: Butterworths, 1976.
105. Bachelier L. Theorie de la Speculation // Ann. De l'Ecole norm, super. 1900.
106. Booth L. The Capital Asset Pricing Model: Equity Risk Premiums and the Privately held Business / Montreal, 1998.
107. Box G.E.P., Jenkins G.M. Time series analysis: Forecasting and control / San Francisco: Holden-Day, 1976.
108. Elton E.J., Gruber M.J. Modern Portfolio Theory and Investment Analysis / John Wiley & Sons, 1995.
109. Fama E.F. Multiperiod consumption-investment decisions // Am. Econ. Rev. 1970, №60.
110. Fischer B. Decomposition of Time Series: Comparing Different Methods in Theory and Practice / Luxembourg, 1995.
111. Fisher I. The Theory of Interest / New York: Augustus M.Kelley Publishers, 1965.
112. Hakkanson N. Optimal investment and consumption strategies under risk for a class of utility functions // Econometrica. 1970, № 38.
113. Hopfield J.J. Neural networks and phisical systems with emergent collective computational abilities // Proc. Nat. Acad. Sci. USA. 1982.
114. Levy H., Sarnat M. Capital investment and financial decisions / Haim Levy and Marshall Sarnat. 5th ed., 1994.
115. Markowitz H. Foundations of portfolio theory // J. Finance. 1991, № 46.
116. Markowitz H. Portfolio selection // J. Finance. 1952.
117. McCulloch W.S. Embodiments of mind / Cambridge, Mass.: MIT Press,1965.
118. Merton R.C. Optimum consumption and portfolio rules in a continuous time model // J. Econ. Theory. 1971, № 3.
119. Mossin J. Equilibrium in a capital asset market // Econometrica. 1966, № 35.
120. Nikonov O.I. Financial decisions via methods of guaranteed control theory // Pliska: Stud. Math. Bulgar, 1998.
121. Planas C. Estimation of autoregressive moving average models: a comparative study / Eurostat, 1997.
122. Roll R. A critique of the asset pricing theory's tests: Part I // J. Finance. Econ. 1977, №4.
123. Ross S.A. The arbitrage theory of capital asset pricing // J. Econ. Theory. 1976, №13.
124. Steinhaus S. Comparison of mathematical programs for data analysis / Germany. University of Frankfurt, 1999.
125. Tobin J. Liquidity preference as behavior towards risk // Rev. Economic Stud. 1958.