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1 18 S.A. Semiytov, V.a. Belkin S.A. Semiytov, V.a. Belkin RDC KondraTyevsky cycles de taux d'intérêt comme base pour prédire son abstrait de la dynamique. Dans l'article sur un important matériau statistique, une hypothèse est prouvée que les oscillations cycliques des taux d'intérêt bancaire sur les prêts sont déterminées par les cycles d'activité solaire. Sur cette base, il est possible de prédire les taux d'intérêt à moyen et long terme, et par conséquent l'état futur du monde et de l'économie russe. Résumé. Un matériau statistique étendu a aidé les auteurs à prouver l'hypothèse selon laquelle les fluctuations cycliques du taux d'intérêt de crédit bancaire sont déterminées par les cycles solaires. Ces faits permettent de prévoir un taux d'intérêt dans une perspective à moyen terme et à long terme et, par conséquent, de la perspective et, partant, de faire preuver la situation économique future dans le monde et en Russie. Mots clés. Taux d'intérêt cycliques, cycles d'activité solaire, développement cyclique de l'économie, prévision des crises économiques, prédisant un taux d'intérêt bancaire. Mots clés. Fluctuations cycliques du taux d'intérêt du crédit bancaire, des cycles solaires, du développement cyclique de l'économie, des prévisions de crise économique, des prévisions du taux d'intérêtbank. La crise financière mondiale. réapparu le problème de la prédiction inadéquate de la principale indicateurs économiques Et, en conséquence, un regard trop optimiste des gouvernements de divers pays pour la future situation économique du monde. L'une des raisons de la situation actuelle est l'absence de prévisions de l'un des indicateurs économiques les plus importants du taux d'intérêt bancaire. Dans son article "sur le taux d'intérêt des prévisions", S. Moiseyev note que "si les taux d'intérêt sont bien prévisibles à l'étranger, alors en Russie, il y a une pénurie d'informations sur la future dynamique du marché monétaire. La divination aux taux d'intérêt est l'une des analyses les plus difficiles et, en règle générale, les estimations des taux futurs ne sont pas incluses dans les prévisions de consensus et les enquêtes de prévisionnistes professionnels. " Sans possibilité d'obtenir une prévision d'un pourcentage de sources officielles, de nombreux économistes décident de la prédire eux-mêmes. Toutefois, les méthodes de prédiction actuellement disponibles sont soit trop primitives, soit primitive qui ne sont pas disponibles pour la plupart d'entre elles. Par conséquent, nous sommes proposés de développer une méthode de prévision d'un pourcentage basé sur sa connexion avec des cycles d'activité solaire (ci-après dénommé texte CA), qui donnera une prévision plus précise sans l'informatique consommant de temps, ce qui vous permettra de appliquez-le à une entité économique. Ò òìììããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããã
2 cycles KondraTyevsky des taux d'intérêt comme l'initiale que nous acceptons l'hypothèse V.A. Belkin selon laquelle "les oscillations cycliques des principaux indicateurs macroéconomiques, y compris celles telles que le taux de chômage, le niveau d'inflation et le taux moyen de prêt, le cours de la monnaie nationale, le déficit (excédent) du budget consolidé est déterminé par le solaire cycles d'activité. " Pour vérifier cette hypothèse pour la période de 1947 à juillet 2010, nous avons reçu des données annuelles moyennes sur les numéros de loup, qui sont proportionnelles au nombre de spots sur le disque solaire et caractérisent la ca. En tant que taux d'intérêt bancaire, qui affecte l'état de l'économie mondiale, au cours de la même période, le taux de premier rang a été pris (le taux d'intérêt, qui est le plus approprié sans risque). Ensuite, nous avons construit des graphiques pour modifier ces indicateurs à temps (Fig. 1). Comme ce diagramme montre, depuis 1968, la cyclicité des changements du taux de prime-Rait est suffisamment déterminée par les cycles CA. Figure. 1. La dynamique des changements de numéros de loups annuels moyens et de tarifs primaires à noter certaines caractéristiques des cycles de CA et des taux de prime-amende. Ainsi, la phase de croissance du gaz en moyenne pendant 4 ans et la phase de l'automne a 7 ans, la durée totale du cycle est en moyenne de 11 ans. C'est-à-dire que le cycle de l'autorité de certification a une forte augmentation et un déclin lisse. Dans le même temps, pendant la phase de croissance SA, la phase du taux de croissance du taux d'intérêt bancaire est également observée et lorsque le cycle lui-même est atteint, le taux d'intérêt immédiatement ou après 1 an atteint également la valeur maximale. Au cours de la phase de réduction, la SA diminue simultanément et les valeurs du taux d'intérêt bancaire sont réduites. Cependant, environ un ou deux ans avant le prochain minimum, le taux d'intérêt bancaire atteint son prochain maximum. Bien que nous ne puissions pas déterminer avec précision la raison du recyclage du taux bancaire au sein du cycle de l'autorité de certification et que nous ne pouvons qu'exprimer des hypothèses ou des hypothèses. Ek environ n environ m et k a
3 20 S.A. Semiytov, V.a. Belkin pour se débarrasser de l'influence des fluctuations à court terme en premier taux, les valeurs moyen des indicateurs analysés ont été calculées au cours des années aux points d'inflexion de la courbe des cycles CA et les graphiques correspondants ont été construits (Fig. 2). De ce diagramme, on peut constater que les cycles de l'AC de 11 ans sont suffisamment coïncidés avec les taux d'intérêt bancaires (coefficient de corrélation de 79%), ce qui coïncide avec les cycles de K. Zhuyuror. C'est-à-dire que la croissance de SA conduit à la croissance du taux d'âge maximum et, par conséquent, à la crise économique maximale de la crise économique. Ainsi, il s'agit de l'activité cyclique du soleil est un facteur clé de déterminer le changement du taux d'intérêt bancaire. En outre, la relation identifiée révèle la véritable cause de la cyclicité de cet indicateur et le développement de l'économie mondiale dans son ensemble. Nous montrons que de tels taux tels que Libor, Euribor varient presque de manière synchrone avec le taux de taux préférentiel. Ainsi, nous prouvons que les cycles de CA déterminent la dynamique d'un pourcentage de banque dans le monde et non seulement aux États-Unis. Figure. 2. Dynamique des changements dans les numéros de loups annuels moyens et les taux de prime-aménager aux points d'inflation (extremums) de la courbe d'activité solaire pour étudier la disposition entre taux de taux préférentiel et liber a été choisie pour des prêts à un an. Les valeurs sur celui-ci ont été tirées du site Web statistique économique hypothécaire-x. Ce qui suit est un diagramme qui indique la dynamique du changement synchrone des valeurs annuelles moyennes des taux de taux préférentiel et du LIBOR (pour une période allant jusqu'à une année) (Fig. 3). Ò de ììããããããããããããããããããããããããããããàòÒàÒàÒà 11 11 ¹
4 Cycles KondraTyevsky Taux de cycles Fig. 3. Dynamique des changements de taux annuels moyens des taux de prime-amène et du Libor (pour une période allant jusqu'à un an) pour étudier la disponibilité de la communication entre taux de taux préférentiel et EURIBOR, le taux EURIBOR pour les prêts pouvant aller jusqu'à un an jusqu'à un an a été choisi. Les valeurs ont été extraites du site itistimé. Ensuite, nous avons construit un diagramme, montrant clairement la dynamique dans un haut degré de variation synchrone des valeurs moyennes annuelles de prime Rait et les taux Euribor (pour une période pouvant aller jusqu'à un an) (fig. 4). En gg Taux Euribor modifié de manière synchrone avec un taux de créma de premier ordre, mais avec un retard temporaire (Lagom) dans environ 1 an. Figure. 4. Dynamique des changements de valeurs annuelles moyennes des tarifs de Premier-Rait et Euribor (pour un an) EK environ à propos de M et à
5 22 S.A. Semiytov, V.a. Belkin Les diagrammes présentés de manière claire et prouvent de manière convaincante le haut degré de synchronisation de la variation des principaux taux d'intérêt internationaux Libor et Euribor et les taux de prime-amende. Ainsi, nous avons prouvé que la connexion de SA et de premier taux peut être distribuée à d'autres taux d'intérêt, en particulier le Libor et Euribor. Sur la base du résultat obtenu, ainsi que de la prévision du 24ème cycle de l'autorité de certification (Fig. 5), vous pouvez développer une prévision du taux de crémaillère Prime. Le prochain sommet SA est attendu dans GG, et nous pouvons donc nous attendre à ce que le taux de croissance du taux élevé jusqu'à 2013 et dans l'entreprise. Nous prédisons un autre maximum de ce taux et la crise financière mondiale ultérieure. Bien entendu, l'activité réelle du soleil dans le 24e cycle peut différer des prévisions, car ces cycles changent quelque peu de la durée (9-11 ans). Dans ce cas, un changement approprié du temps se produira date spécifiée Le prochain emprunt-amateur maximum et la crise économique mondiale. Figure. 5. Prévision du 24ème cycle d'activité solaire de la Fig. 5 Il est montré que le prochain minimum SA doit se produire dans environ 2020. Par conséquent, vers 2018, une autre augmentation des taux d'intérêt se produira, puis en 2019 et 2020. Le ralentissement du taux de croissance du PIB réel des États-Unis ou de la crise économique. Afin de donner un pronostic plus précis de valeur primaire en 2013, nous nous tournons vers la théorie des vagues N. KondraTyev, sur la base de laquelle 5 cycles économiques ont été alloués, pendant environ des années de long:
6 CYCLES KONDRATYEVSKY CYCLE CYCLE DE TAUX DE 1790 à l'année. 2 cycle de jusqu'à ce que 3 cycle c à gg. 4 cycle de gg. 5 cycles avec des cycles CondraTyev sont soumis à tous les principaux indicateurs macroéconomiques, y compris le taux d'intérêt bancaire à taux premier. Dans le même temps, à la fin de la fin du cycle, le taux atteint sa valeur maximale. À l'appui de notre hypothèse, nous analysons le diagramme illustré à la Fig. 1. Il montre que l'avant-dernier minimum des indicateurs économiques de l'économie mondiale était en 1982 et était accompagné du taux d'intérêt bancaire maximum, que nous proposons d'appeler les taux maximum de KondraTyevsky de taux primordial (par le taux). Avant le rang, la croissance du taux préférentiel a été observée après une baisse. Ces cycles suggèrent d'appeler des taux de taux importants dans les grands cycles. Selon des études sur le scientifique japonais Simanaka Yuzie, confirmée par le Centre japonais de la recherche économique (JERC) et publié dans le Wall Street Journal de G., un cycle de Kondraiev est égal à cinq cycles de CA ou 55 ans. Sur la base de cette théorie, et le fait que pour la période de 1982 à 2010, il se trouvait deux cycles de CA, on peut supposer que 2010 est le point d'inflexion du taux premier cycle élevé et continuera d'être observé. Par conséquent, la primrèse maximale locale en 2013 sera supérieure au maximum local de cet indicateur en 2009 et d'être à peu près au niveau du maximum local de 2000. Ainsi, le taux de taux préférentiel en 2013 atteindra son maximum proches à moyen terme à moyen terme à 8-9%, ce qui, avec un degré de probabilité élevé, entraînera la prochaine crise financière mondiale (figure 6). Figure. 6. Cycle Kondraievsky de paris à taux préférentiel et ses prévisions jusqu'à 2020 EK environ N environ M et K
7 24 S.A. Semiytov, V.a. Belkin De même, le taux maximal de taux préférentiel local en 2018 sera supérieur au maximum local de cet indicateur en 2013, mais en dessous du maximum local de cet indicateur en 1989, c'est-à-dire que sa valeur sera d'environ 10% (fig. 6). Sur la base du fait que les changements de prime-amène sont synchronisés des changements de taux de taux de taux d'intérêt du Libor et de l'Euribor, on peut s'attendre à des taux de taux appropriés à 6% et 5%, respectivement, en 2013 et au taux du Libor au niveau de 8,5%. en 2018. Depuis 2003, en raison de la mondialisation de l'économie mondiale et de l'inclusion élevée de l'économie russe, le PIB américain et le PIB et le PIB sont synchronisés avec une plus grande volatilité du PIB russe. Par conséquent, le changement de taux de taux premier conduit inévitablement à un changement similaire dans le taux d'intérêt de la Banque russe sur les prêts, par conséquent d'ici à 2013 en Russie, le taux d'intérêt bancaire sur les prêts délivrés aux personnes morales jusqu'à 1 an augmentera également à Le niveau de 2000 et sera 18 à 20% par an. Les maxima de l'activité du soleil continueront de conduire à la croissance du taux d'intérêt de la Banque russe sur les prêts et, en conséquence, à la prochaine crise financière. Le résultat obtenu est extrêmement important non seulement pour les représentants gouvernementaux, mais également pour l'ensemble de la population économiquement active, car il est possible de prendre des décisions d'investissement à long terme et d'évaluer objectivement le développement futur de l'économie du pays. Comme explication des raisons de la communication détectée, l'étude du grand scientifique patriotique A. Chizhevsky, qui a affirmé que les épidémies psychopathiques, le sentiment de panique, l'hystérie de masse, les hallucinations, etc., ainsi que la modification de l'excitabilité nerveuse de neuropsychie Le ton est en lien étroit avec Caiclas SA. Les oscillations cycliques des humeurs susmentionnées du pessimisme et de l'optimisme entraînent des oscillations cycliques de la valeur des frais de risque, qui sont prises en compte dans le taux d'intérêt et ses oscillations cycliques. Ainsi, à la suite de cette étude: un degré élevé de communication des cycles de l'AC et des taux d'intérêt bancaire a été révélé sur l'exemple du taux de créma de premier ordre; Il a été proposé d'introduire le concept du cycle Kondraievsky du taux bancaire (sur l'exemple du taux de prime-caille) et du maximum de KondraTyevsky (minimum) de ce pari sur la circulation scientifique; Développé les prévisions moyennes et à long terme de la prochaine maxima du taux de crises financières à taux préférentiel et mondial; Le degré élevé de synchronisation de la dynamique des taux de taux de taux, de LIBOR, EURIBOR; Une prévision à moyen terme des prochains tarifs maximums Libor, Euribor et le taux d'intérêt russe sur les prêts en 2013 ont été développés. Ò òìììããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããããã
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Pour obtenir les résultats des travaux sur le marché obligataire, il est préférable d'avoir une simple acquisition d'obligations avec le plus grand rendement à l'échéance. Afin de mieux travailler que le marché, vous devez savoir comment le rendement requis par les investisseurs sera modifié de la question spécifique des obligations (changement attendu du niveau de liquidité et de qualité de crédit de la question) et, plus important encore, qui sera la situation avec le niveau des taux d'intérêt dans l'ensemble de l'économie.
Cela conservera le portefeuille principalement de courts papiers en prévision des taux d'intérêt croissants (la baisse de leur valeur sera inférieure à celle de Long). Dans le cas de la diminution attendue du niveau des taux d'intérêt dans le portefeuille, des obligations d'une plus grande durée seront principalement (la croissance de leur valeur sera plus importante que courte).
Afin de déterminer le vecteur des taux d'intérêt dans l'ensemble de l'économie, le code Arsagra utilise 5 modèles. Tous ces modèles sont basés sur le principe d'arbitrage.
Vecteur des taux d'intérêt
Déterminer le niveau des taux d'intérêt à l'avenir, le code ARSAGER utilise plusieurs modèles économiques, chacun décrit le comportement différents groupes Agents économiques dans certaines conditions économiques.
Modèle d'inflation
Le modèle inflationniste prend en compte le comportement des investisseurs internes. Dans le cadre de ce modèle, le niveau des taux d'intérêt dans le pays est comparé au niveau d'inflation dans le même pays (l'inflation prévue en Russie repose sur des prévisions de la simple). La préalable préalable à ce modèle est que les investisseurs dans différents pays sont axés sur le même niveau de rentabilité réelle (rendement, réduit au niveau de l'inflation dans le pays) dans la mise en œuvre des investissements dans les outils avec le même niveau de risque. Ainsi, sachant une rentabilité réelle, les investisseurs sont attendus dans divers pays d'investissements avec un certain niveau de risque, nous prédisons le taux d'inflation en Russie, nous pouvons dire quelle devrait être la rentabilité d'outils spécifiques afin que les investisseurs soient intéressés à investir. dans le pays et non pour ses limites.
Exemple. La rentabilité moyenne des obligations de sociétés les plus fiables en Russie est de 7,5%. On s'attend à ce que le niveau d'inflation soit de 9,9% au cours de la prochaine année. Aux États-Unis, la rentabilité moyenne des obligations de sociétés les plus fiables est de 5% et l'inflation attendue est de 2,2%. Ainsi, il s'avère que, en Russie, la rentabilité réelle des investissements sera de -2,4% et aux États-Unis - + 2,8%. Nous voyons que les investisseurs sont plus intéressants d'investir sur le marché américain jusqu'à ce que le rendement réel d'outils avec le même niveau de risque soit aligné. Le niveau des taux d'intérêt en Russie selon ce modèle est de +520 pp.
Modèle de parité en espèces
Ce modèle prend en compte le comportement des acteurs mondiaux engagés dans l'investissement en capital transfrontalier. Étant donné que l'investissement de fonds pour les marchés étrangers (par rapport à un tel investisseur) implique le transfert de fonds dans un autre pays de la monnaie, puis sur la rentabilité finale qu'un tel investisseur s'attend à ce que l'évolution attendue des taux de change soit affectée. La présence d'un grand nombre d'investisseurs engagés dans des investissements transfrontaliers conduit à une égalisation (sur un global) de rendement d'outils avec le même niveau de risque.
Ainsi, avoir des prévisions pour le taux de change futur des monnaies et de connaître le niveau des taux d'intérêt dans l'un de ces pays, nous pouvons dire quel niveau de taux d'intérêt s'attendent à voir les investisseurs dans le deuxième pays.
Exemple. Supposons que le taux de change actuel du rouble au dollar américain soit de 50 roubles par dollar. Le cours attendu en une année - 55. Par conséquent, si le rendement actuel d'outils avec un certain niveau de risque aux États-Unis est de 10% par an, le rendement d'instruments russes ayant le même niveau de risque est de 21% par an (à compenser le déclin attendu du taux de rouble). Étant donné que les taux de change prévisionnels sont exprimés non seulement par le maire, mais également les principaux établissements d'investissement de l'Ouest, nous pouvons calculer le type de rentabilité qu'ils attendent des actifs russes.
Modèle de crédit
Le modèle de crédit et de dépôt est composé de trois sous-modèles. Ces modèles tiennent compte du comportement de divers groupes d'investisseurs internes:
- Emprunteurs ( entités juridiques) qui choisissent un moyen d'attirer des fonds pour le développement de l'entreprise.
La société choisit de deux alternatives: attirer des fonds en plaçant une libération obligataire ou en prenant un prêt bancaire. Une manière plus "bon marché" sera plus recherchée et avec le taux de temps (y compris tous les coûts) sur les deux marchés - Bond et cédant - nivelé.
- BanquesChoisir un moyen d'accommoder des fonds qui leur apporteront un plus grand rendement.
Placer des fonds, les banques choisissent entre la délivrance du prêt à l'entreprise et l'acquisition d'obligations de sociétés. La divergence entre les rendements de ces marchés entraînera inévitablement un débordement de capital et de rentabilité. Dans le même temps, la liquidité d'une banque de prêt et des obligations est différente, qui est également prise en compte dans le modèle sous la forme d'une prime de liquidité.
- Entreprises et populationqui essaient de placer des fonds temporairement libres avec le plus grand rendement.
Placer temporairement des fonds libres, les entreprises et la population choisissent entre l'acquisition d'obligations et l'ouverture du dépôt de la banque. Comme dans le modèle précédent, les actions des participants cherchant à maximiser leur rentabilité équilibreront le rendement sur ces marchés.
Les modèles décrits ci-dessus permettent de comprendre quels outils chacun des groupes considérés seront utilisés pour atteindre ses objectifs et comment cela affectera le niveau de taux d'intérêt sur divers marchés. Les résultats de tous les modèles décrits ci-dessus sont pesés en fonction de la signification d'un groupe d'agents économiques orientés sur ce modèle ou de ce modèle.
Après avoir reçu le vecteur des taux d'intérêt, nous pouvons dire, dans quel type d'investisseurs de rentabilité seront prêts à acheter n'importe quel problème de liaison sur le marché. Ensuite, actualisant les paiements de coupon et les paiements d'obligations au taux que les investisseurs auront besoin dans une année d'investissements dans de tels documents, nous calculons la valeur future des obligations.
par exampleLes résultats des colonies sur les modèles suggèrent que dans l'année à venir, le niveau moyen de rentabilité requis par les investisseurs augmentera de 0,5% par rapport au niveau actuel. Dans le même temps, nous devons choisir les deux problèmes liés à acheter:
- Société-1 - Durée 1 an, un taux de coupon de 10%, les paiements sont effectués une fois par trimestre;
- Société 5 - Durée 5 ans, taux de coupon de 10%, les paiements sont effectués une fois par trimestre.
Si, pendant cinq ans, les taux d'intérêt et, par conséquent, le rendement requis par les investisseurs restera aux niveaux actuels, vous pouvez acheter l'une des deux questions d'obligations. Le rendement des deux investissements sera le même et sera de 10% par an.
Dans le cas considéré, lorsque nous prévoyons une augmentation du niveau des taux d'intérêt de 0,5%, le choix incorrect peut réduire considérablement l'efficacité des investissements.
Dans le cas de la libération de la Société-1, malgré le fait que le rendement requis de ces obligations sera de 10,5% par an, tandis que les paiements de coupon pour ces obligations seront de 10% par an, l'investisseur après le remboursement de la cautionnement. la question obtiendra pleinement son coût nominal. Il sera capable d'investir dans les obligations de la société avec la même qualité de prêt et la même liquidité, mais le taux de coupon sera déjà de 10,5%.
Si les fonds des investisseurs sont investis dans les obligations de la Société-5, le remboursement ne se produira que cinq ans, le rendement de ses investissements sera inférieur.
L'exemple ci-dessus montre l'importance d'une prédiction appropriée du niveau des taux d'intérêt lors du choix des obligations.
Les paiements de coupon représentent 10% par an, tandis que le rendement requis des investissements dans des obligations avec la même qualité de crédit et la même liquidité sera de 10,5% par an.
De nombreux acteurs du marché sont intéressés à prédire la principale direction du taux de change. Qu'il s'agisse d'une grande entreprise ou d'un opérateur individuel, la prévision de devises est extrêmement importante pour minimiser les risques et augmenter les bénéfices.
Il existe un grand nombre de méthodes qui vous permettent de prédire le comportement de la paire de devises. Cependant, un tel nombre est très probablement lié à l'efficacité relativement égale de chaque méthode. C'est pourquoi il est extrêmement difficile d'obtenir une prévision vraiment de haute qualité. Néanmoins, cet article discutera des quatre méthodes les plus populaires de prévision des taux de change.
Théorie de la parité du pouvoir d'achat (PPS)
La parité du pouvoir d'achat (PPP) est peut-être le moyen le plus populaire en vue de la mention constante de tutoriels en économie. Le principe de PPS repose sur la "loi d'un prix" théorique, selon laquelle les produits identiques de différents pays devraient avoir le même prix.
Par exemple, selon cette règleLe crayon au Canada devrait coûter autant qu'il coûte le même crayon aux États-Unis, en tenant compte du taux de change et à l'exclusion des coûts d'exploitation et de transport d'échange. En d'autres termes, il ne devrait y avoir aucune raison de spéculation, lorsque quelqu'un sera "sur le bon marché" pour acheter des crayons dans un pays afin de profiter à un autre.
Sur la base de cette théorie de la PPP, le taux de change devrait être modifié de manière à compenser la hausse des prix due à l'inflation. Par exemple, supposons que les prix aux États-Unis au cours de l'année à venir devraient augmenter de 4%, tandis que au Canada seulement 2%. Différentiel inflationniste sera:
Cela signifie que les taux de croissance aux États-Unis seront plus rapides que ceux du Canada. Selon le principe de la parité du pouvoir d'achat, le dollar américain devrait déprécier environ 2% de sorte que les prix des biens dans deux pays restent relativement identiques. Par exemple, si le taux de change était égal à 90 cents américains pour le dollar canadien, alors selon la méthode PPS, le cours projeté sera:
(1 + 0,02) x (0,90 dollars US pour 1 dollar canadien) \u003d 0,918 dollars US pour 1 dollars canadiens
Cela signifie que le cours du dollar canadien devrait atteindre 91,8 cents américains par dollar.
L'application la plus populaire de la méthode PPS est illustrée par l'exemple de l'indice «BIG MAC», compilé et publié dans le magazine britannique l'économiste. L'indice "gai" est une tentative de détermination, sous-estimée ou surestimée du coût de la monnaie en fonction du prix de BIG MAC dans différents pays. Étant donné que Big Mac est un produit universel, le même dans tous les pays où il est vendu, la comparaison de prix qu'elle est basée sur l'index.
Le principe de la stabilité économique relative
Le nom de cette approche dit pour elle-même. La base de la croissance économique dans différents pays est prise comme base, ce qui permet de prédire la direction du mouvement du taux de change. La justification logique de cette méthode est qu'un climat économique sain et des taux de croissance potentiellement plus élevés sont plus susceptibles d'attirer des investissements de l'étranger. Et pour l'investissement de fonds, un investisseur étranger devra acheter des monnaies nationales, ce qui entraînera une augmentation de la demande et, par conséquent, le coût de la monnaie.
Cependant, une telle approche repose non seulement sur le ratio de la stabilité économique relative des deux pays. Cela vous permet d'obtenir des flux de présentation et d'investissement. Par exemple, attirer des investisseurs dans le pays, entre autres, un certain niveau d'intérêt. Ainsi, les taux d'intérêt plus élevés deviennent tentants pour ces investisseurs qui tentent d'atteindre la rentabilité maximale de leurs investissements. En conséquence, la demande de monnaie nationale augmente, ce qui augmente sa valeur.
Inversement, les taux d'intérêt faibles dans certains cas peuvent effrayer les investisseurs en réduisant les entrées d'investissement, voire stimuler les prêts dans la monnaie nationale pour effectuer d'autres investissements. Situation similaire Forêt au Japon, lorsque les taux d'intérêt ont chuté pour enregistrer des bas. Une telle stratégie commerciale est connue sous le nom de «Trade Kerry».
Contrairement à la théorie du PPS, le principe de la stabilité économique relative ne contribuera pas à prédire la taille du taux de change. Cette méthode donne aux investisseurs plutôt vue générale Sur la direction du mouvement des changes (renforcement ou affaiblissement), ainsi que le pouvoir de l'impulsion. Le plus souvent pour obtenir plus image complète Le principe décrit est utilisé en combinaison avec d'autres méthodes de prévision.
Construction d'un modèle économétrique
Un autre moyen populaire de prédire les taux de change est la création d'un modèle qui lie le taux de change d'une monnaie spécifique avec tous les facteurs affectant l'opinion du commerçant sur son mouvement. Habituellement, lors de la construction d'un modèle économétrique, des magnitudes de la théorie économique sont utilisées. Toutefois, toute variable peut être ajoutée aux calculs, ce qui est censé avoir un impact fort sur le taux de change.
Supposons que le développeur des prévisions pour l'une des sociétés canadiennes ait été chargé des prévisions du cours USD / CAO pour l'année à venir. Après une recherche et une analyse minutieuses, les facteurs suivants sont sélectionnés comme clé: différentiel des taux d'intérêt américains et canadiens (INT), la différence entre les taux de croissance du PIB (PIB) et la différence entre les taux de croissance du revenu de la population dans les deux pays (IGR ). Ensuite, le modèle économétrique ressemblera à la manière suivante:
USD / CAD (1 an) \u003d Z + A (int) + B (PIB) + C (IGR)
Sans entrer dans les détails concernant les principes de construction de l'équation, après réception du modèle, vous pouvez simplement substituer les variables INT, PIB et IGR et obtenir les prévisions nécessaires. Les coefficients A, B et C déterminent à quel point chacun des facteurs énumérés affecte le taux de change et la direction du mouvement (en fonction de la valeur du coefficient négatif ou positif). Cette méthode est peut-être la plus complexe et la plus complexe de toutes décrites ci-dessus. Toutefois, lorsque le modèle fini a déjà, il peut être facilement obtenu par des prévisions rapides, substituant de nouvelles données.
Analyse de la série temporaire
La dernière méthode des méthodes en question est l'analyse des lignes temporaires. Cette méthode est exclusivement technique et n'est pas liée à la théorie économique. L'un des modèles les plus populaires d'analyse des séries chronologiques est le modèle moyen mobile d'autorégressiontion (ARMA). Selon cette méthode, les modèles de comportement et de prix passés peuvent être utilisés pour prédire les modèles de comportement et de prix futurs d'une paire particulière. Pour ce faire, le programme informatique spécial introduit des séries temporaires de données, après quoi le programme évalue tous les paramètres et crée un modèle individuel.
Conclusion
Les taux de change de prévision sont une tâche extrêmement difficile. C'est pour cette raison que de nombreuses entreprises et investisseurs assurent simplement les risques de change. D'autres comprennent l'importance de prédire les taux de change et tentent de comprendre les facteurs qui les affectent. Les 4 méthodes décrites ci-dessus seront un bon début pour cette catégorie de participants au marché.
- Spécialité du wak rf08.00.13
- Nombre de pages 149.
introduction
Chapitre 1. Investissement de portefeuille. Présentation moderne et problèmes.
Paragraphe 1.1. Investisseurs et leurs objectifs. Institutions d'investissement et taux d'intérêt.
1.1.1. Objectifs d'investissement. Sujets d'activité d'investissement.
1.1.2. Étapes des activités d'investissement.
Paragraphe 1.2. Examen des titres avec un revenu fixe.
1.2.1. Classification des titres.
1.2.2. Papiers constituant la structure temporelle des taux d'intérêt.
Paragraphe 1.3. Examiner les stratégies de gestion du portefeuille de titres avec un revenu fixe. Taux d'intérêt. Stratégies de vaccination.
1.3.1. Stratégies de structuration de portefeuille.
1.3.2. Classification des stratégies de gestion des actifs.
1.3.3. Types de déplacements de la structure temporaire des taux d'intérêt.
1.3.4. Problèmes de compensations non parallèles. Solutions de décision.
Paragraphe 1.4. Méthodes d'analyse et de prévision des marchés financiers. Outils de prévision des marchés financiers.
1.4.1. Types d'analyse des marchés financiers.
1.4.2. Sélection d'un type d'analyse pour résoudre le problème de prédire les types de déplacements de la courbe de rendement.
1.4.3. Modèles exécutables de la structure temporaire des taux d'intérêt.
1.4.4. Prévision des marchés financiers basés sur l'utilisation des méthodes d'induction des règles et des réseaux de neurones.
1.4.5. Systèmes basés sur les méthodes d'induction des règles.
1.4.6. Les réseaux de neurones.
1.4.7. Caractéristiques de la prévision des marchés financiers à l'aide de réseaux de neurones.
1.4.8. Toolkit de prévision sélectionné.
Paragraphe 1.5. Facteurs définissant la structure temporaire des taux d'intérêt.
1.5.1. Facteurs économiques et non économiques affectant le changement de la structure temporaire des taux d'intérêt.
1.5.2. L'inclinaison de la courbe de rendement. Modèle Frankel.
Chapitre 2. Développement d'une technique de gestion de portefeuille de titres à revenu fixe.
Paragraphe 2.1. Principes généraux pour la construction de réseaux de neurones lors de la résolution du problème de prédiction des taux d'intérêt et du déplacement non parallèle.
Paragraphe 2.2. Modélisation de la connexion des principaux facteurs fondamentaux et du niveau des taux d'intérêt.
Paragraphe 2.3. Modélisation de la structure des taux d'intérêt.
Paragraphe 2.4. Développement d'une méthode de vaccination du portefeuille de valeurs mobilières à revenu fixe.
Paragraphe 2.5. Prévision des compensations non parallèles.
Chapitre 3. Développement d'un lieu de travail automatisé du portefeuille d'obligations.
Paragraphes.1. Concept de bras. Le but de développer des armes.
Paragraphe 3.2. Armes d'architecture technologique.
Paragraphe 3.3. Structure fonctionnelle Bras.
3.3.1. Une unité de définition de la cible de placement.
3.3.2. Le bloc de préparation d'informations sur l'état des marchés et l'historique des indicateurs macroéconomiques.
3.3.3. L'unité d'analyse de données pour l'état du marché et les prévisions de marché.
3.3.4. L'unité d'analyse de la structure de portefeuille actuelle, le choix de la stratégie d'investissement et la définition de la structure détaillée du portefeuille de placements.
3.3.5. L'unité d'évaluation de la gestion du portefeuille.
Paragraphe 3.4. Bras techniques et logiciels.
Paragraphe 3.5. Réseau de neurones en tant que composant de AWP.
Paragraphe 3.6. Réglementations et procédures de base. Support d'information.
3.6.1. Réglementation pour déterminer le système d'objectif d'investissement.
3.6.2. Réglementation pour déterminer le système de restriction de client / la société.
3.6.3. Réglementation pour déterminer le système de restrictions de législation sur la gestion des actifs.
3.6.4. Réglementation pour déterminer le système de limitations d'infrastructure.
3.6.5. Règlements d'information et de soutien analytique. Informations externes.
3.6.6. Règlement de l'information sur l'information. Informations sur la structure du portefeuille.
3.6.7. Règles pour le développement et la maintenance de la technologie.
3.6.8. Réglementation pour la formation d'une stratégie d'investissement et déterminer la structure détaillée du portefeuille.
3.6.9. Règles d'évaluation d'une gestion de portefeuille.
Paragraphe 3.7. Évaluation de l'efficacité de l'exploitation des ACS
La thèse (partie de l'abstrait de l'auteur) sur la rubrique "Modèles et méthodes de prévision des taux d'intérêt dans l'informatisation de la gestion des valeurs mobilières"
La gestion efficace du capital est la tâche la plus importante des entreprises et des particuliers. Un endroit important dans le système de réglementation, le contrôle, l'État occupe une augmentation de l'efficacité de la gestion des actifs. Y compris, augmenter le niveau de protection sociale de la population est l'une des priorités de tout État. Réforme du système de retraite existant, la création d'un système de pension non étatique à cette fin est destinée à résoudre cette tâche en termes d'amélioration. protection sociale retraités. Cette approche domine donc objectivement travail efficace entreprises non étatiques.
La tâche la plus importante des fonds de pension non étatiques améliore à son tour l'efficacité de la gestion des actifs afin de réaliser des rendements maximaux avec un niveau de risque admissible pour les fonds d'investissement dans les enquêteurs. Étant donné que ces objectifs sont obtenus lors de l'utilisation de technologies de revenu fixe, les tâches de création, de mise en œuvre et d'amélioration de l'efficacité des technologies de gestion des valeurs mobilières à revenu fixe sont la plus importante.
En raison du bref jusqu'à l'histoire du marché financier russe, d'une part et d'une plus grande expérience accumulée par les institutions financières occidentales, en revanche, ces responsables financiers qui utilisent de manière rationnelle cette expérience sont atteints, transférant des technologies de gestion des actifs occidentales à la Russie, mais Dans le même temps, compte tenu des caractéristiques de l'économie russe, de la mentalité, etc.
Les caractéristiques les plus importantes du marché financier russe, observées au cours des cinq dernières années de son travail, peuvent être attribuées: histoire courte;
Une forte exposition à l'influence des facteurs externes (dont la majeure partie est la circulation du capital étranger);
Le degré d'influence élevé n'est pas formalisé et des facteurs faiblement prédits;
Haute variabilité du cadre législatif.
Ces fonctionnalités définissent des problèmes d'analyse et de prévision des marchés financiers de la Fédération de Russie. Une nouvelle n'autorise pas suffisamment de résumer et d'analyser l'espace des événements; Le marché illiquide permet à un opérateur majeur de randonner considérablement les niveaux de prix; La variabilité de la législation est mal projetée et ne corrélait souvent pas avec les réalités économiques.
Par conséquent, l'utilisation de la plupart des méthodes d'analyse et de prévision des marchés des valeurs mobilières, y compris des marchés des valeurs mobilières à revenu fixe, est pratiquement impossible. Dans les marchés illiquides et faibles, qui était jusqu'en 1997 et en 1998-1999, le marché russe des titres avec un revenu fixe, ni analyse technique classique ni fondamental classique est impossible aux fins de la prévision à moyen terme analyse factorielle En raison de l'influence des facteurs existants non exposés ou mal prévisibles. La précision de la prévision à moyen terme du taux d'intérêt (pour une période de plus d'une mois) pendant la prédiction utilisant la technologie la plus moderne basée sur l'utilisation de réseaux de neurones est inférieure à 60%, ce qui est un indicateur insatisfaisant.
Comprendre et prendre tous les problèmes marqués ci-dessus, le gouvernement de la Fédération de Russie a progressivement libéralisé les activités des institutions financières nationales. Un exemple de ceci est la résolution des fonds de pension non étatiques afin de placer des actifs dans des outils extrêmement fiables des marchés financiers occidentaux.
Par conséquent, une analyse des technologies de gestion d'actifs existantes sur les marchés financiers occidentaux, identifiant leurs lacunes, modifier ces technologies afin d'améliorer l'exactitude des prévisions pour une utilisation ultérieure sur les marchés de l'argent occidental et des marchés des capitaux, ainsi que l'adaptation aux conditions russes tout en améliorant Le climat d'investissement est une tâche de gestion financière moderne urgente. En Russie.
Malgré la diversité des technologies développées pour l'histoire des siècles des marchés financiers occidentaux, le développement de méthodes et de théories se poursuit actuellement. contrôle du portefeuille. Un impulsion particulièrement puissant pour le développement et l'amélioration des technologies de gestion de portefeuille donnait une avancée dans le domaine des technologies de l'information. Il est devenu possible une analyse factorielle de grandes quantités de données basées sur l'utilisation des dernières technologies de collecte, de stockage et de traitement rapide des données; L'émergence d'une telle boîte à outils, comme les réseaux de neurones, a permis d'identifier des schémas non évidents dans l'économie. On peut noter qu'aujourd'hui, le développement des technologies de gestion des actifs dépend de manière significative du niveau de développement des technologies de l'information. Par conséquent, comme le processus d'amélioration de la technologie de l'information, le processus de développement de nouvelles technologies de gestion d'actifs peut être appelé continu.
La nécessité d'améliorer les technologies d'investissement existantes, les modèles et les méthodes de prévision dans des conditions modernes et déterminé le sujet de la recherche menée dans le travail.
Le but de l'étude est de développer des modèles et des méthodes de prévision des taux d'intérêt et de leur utilisation dans la gestion d'un portefeuille de titres.
Les objectifs de développement du gestionnaire AWP du portefeuille d'obligations sont les suivants:
Améliorer l'efficacité de la gestion du portefeuille de titres à revenu fixe;
Améliorer la compétitivité de la société / fonds;
Formation d'un arbre de solutions possibles pour le portefeuille de contrôle des obligations basées sur l'analyse de tous types de stratégies d'investissement;
Évaluation de l'efficacité de la mise en œuvre et de la possibilité de comparer diverses stratégies d'investissement, notamment classiques et les plus récentes;
Améliorer les qualifications du portefeuille de la gestion des actifs.
Les objectifs de l'étude conformément à l'objectif sont les suivants:
Étude de la nature des objectifs d'investissement des institutions financières et des individus;
Étude des types de titres avec un revenu fixe, construisant une classification des titres à revenu fixe;
Recherche et classification des stratégies d'investissement pour la gestion du portefeuille de valeurs mobilières;
Détermination des méthodes d'analyse et de prévision adoptées des marchés financiers;
Identifier les facteurs qui affectent la plus grande mesure sur la dynamique des taux d'intérêt, déterminant l'importance de ces facteurs fondées sur l'utilisation de technologies de réseau de neurones;
Modélisation des taux d'intérêt;
Construire un modèle de dépendance des taux d'intérêt provenant de facteurs importants basés sur l'utilisation de technologies de réseau de neurones;
Identifier les risques liés à l'utilisation de technologies de gestion des valeurs mobilières à revenu fixe;
Développement de méthodes de réduction des risques d'application des technologies de gestion des valeurs mobilières à revenu fixe;
Développement et mise en œuvre d'un lieu de travail automatisé (armes) du portefeuille d'obligations;
Réaliser une évaluation de l'efficacité du système créé de portefeuille de titres à revenu fixe.
L'objet de la recherche est le marché des valeurs mobilières avec un revenu fixe délivré en dollars américains. Le document explore la dynamique de la courbe de rendement sur les obligations du Trésor américain (billets, factures et obligations du Trésor américain). Le sujet de l'étude est la tâche de la gestion efficace du portefeuille de titres avec un revenu fixe.
Pour une étude scientifique, les méthodes d'analyse statistique, de recherche empirique, d'optimisation numérique, de méthodes de la théorie des réseaux de neurones, des méthodes de résolution de tâches minimax ont été utilisées.
1. Méthodes de prévision des taux de taux d'intérêt en déterminant les dépendances fonctionnelles entre les facteurs macroéconomiques clés, leurs valeurs passées en moyenne et les attentes des investisseurs concernant les taux d'intérêt utilisant la boîte à outils des réseaux de neurones;
2. Technologies d'analyse de l'importance des facteurs permettant de prédire les taux d'intérêt à l'aide de réseaux de neurones à couche linéaire;
3. technologies permettant de prédire le type de déplacement (parallèle ou non parallèle) de courbe de rendement en utilisant un modèle multifactoriel de dépendance du type de déplacement des indicateurs macroéconomiques (Frankel) et de l'utilisation de la boîte à outils des réseaux de neurones;
4. Procede de détermination de la possibilité d'utiliser des stratégies de vaccination du portefeuille à l'aide d'un critère de vaccination du portefeuille; Développement d'un critère de vaccination du portefeuille;
5. Technologies pour déterminer la structure du portefeuille immunisé lors de la vaccination pour toute période.
La valeur pratique du travail est que l'appareil développé de résoudre les tâches de gestion du portefeuille de titres de revenu fixe dans la pratique est utilisé par la société de contrôle des NPF afin de prédire l'un des principaux facteurs affectant le marché des valeurs mobilières russes - le taux d'intérêt sur le Trésor américain Obligations. Les technologies développées peuvent être impliquées dans le changement final de la législation sur le contrôle des changes, après quoi les fonds russes peuvent être exploités à des fonds russes. marchés internationaux Capitale. Ces technologies peuvent également être adaptées au marché financier russe après avoir assigné la Fédération de Russie la notation de placement par les principales agences de notation occidentale, qui signifieront l'arrivée de nouveaux investisseurs et capitaux et la stabilisation du marché financier russe.
Il convient de noter que les résultats obtenus dans le travail peuvent être utilisés non seulement non-État. les fonds de pensionMais aussi des compagnies d'assurance, des sociétés d'investissement, des banques commerciales ainsi que des investisseurs privés dans le but de gérer le portefeuille de valeurs mobilières à revenu fixe.
Conclusion de la thèse sur "Méthodes mathématiques et instrumentales d'économie", Shkratkin, Alexey Vadimovich
Conclusion.
Dans les mémoires développés efficaces informatique Contrôle du portefeuille de titres avec un revenu fixe. L'efficacité est prouvée par des tests sur les données de marché réelles.
Conformément aux objectifs de l'étude, les tâches suivantes ont été résolues:
Une étude de la nature des objectifs d'investissement des institutions d'investissement et des individus; Les types d'objectifs d'investissement sont identifiés en fonction de différents types Investisseurs.
Une étude des types de titres ayant un revenu fixe a été réalisée, une classification des titres ayant un revenu fixe a été construite; Titres définis qui sont soumis à des recherches;
La classification existante des stratégies d'investissement de gestion d'un portefeuille de titres est étudiée;
Reçu et enquêté sur les méthodes adoptées d'analyse et de prévision des marchés financiers;
Les risques associés à l'utilisation de technologies de gestion des valeurs mobilières à revenu fixe sont révélés;
Les facteurs sont déterminés au plus d'incidences sur la dynamique des taux d'intérêt, l'importance de l'importance de ces facteurs basée sur l'utilisation de technologies de réseau neuronal a été réalisée;
Identifiés de modèles existants de taux d'intérêt temporaire; L'un des modèles existants est complété, à la suite de laquelle la précision de l'approximation a augmenté;
Un modèle de la dépendance des taux d'intérêt provenant de facteurs importants basés sur l'utilisation de technologies de réseau de neurones est construite;
Méthodes de réduction des risques d'application des technologies de gestion des valeurs mobilières avec des titres à revenu fixe sur la base d'utilisation de stratégies de vaccination modifiées avec une protection contre le décalage d'inclinaison;
Le développement et l'introduction d'un lieu de travail automatisé (armes) du portefeuille d'obligations sont effectués;
Les estimations de l'efficacité économique du système de gestion de portefeuille créée ont été effectuées.
Les résultats obtenus nous permettent de conclure qu'une autre étape est prise pour améliorer et développer des technologies de gestion de portefeuille d'actifs à revenu fixe. Les technologies développées permettront aux gestionnaires de portefeuille de la société à l'aide de données technologiques, à améliorer l'efficacité de la gestion des actifs.
Références Researchs de thèse candidat de Sciences économiques Shkratkin, Alexey Vadimovich, 2000
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Pour les droits des manuscrits, Galkin Dmitry Evginievich, prévision des taux d'intérêt basés sur la théorie du chaos déterministe en tant que méthode de gestion des risques intentionnels dans les banques commerciales Spécialité 08h00.13 - Méthodes mathématiques et instrumentales de la thèse d'économie L'abstrait de la concurrence d'un diplôme de candidat scientifique des Sciences économiques Perm 2012 Travaux effectués au Département des mathématiques appliquées FGBOU VPO "L'Université Polytechnique de la recherche Perm National" (PNIPU) Directeur scientifique: Docteur de sciences techniques, professeur Pervadchuk Vladimir Pavlovich Officiants officiels: Docteur en sciences physiques et mathématiques, professeur Rumyantsev Alexander Nikolaevich candidat de l'économie, professeur agrégé Ivliev Sergey Vladimirovich Organisation de premier plan: FGBOU VPO "Université technique de l'État d'Izhevski", la protection de l'Izhevsk aura lieu "29 mars" de mars 2012 à 14 heures à la réunion du Conseil de thèse DM 212.189.07 À la VPO de FGBOU VPO "Université nationale de la recherche nationale de la Perm Iniversions »à l'adresse: 614990, Perm, ul. Bucherev, 15, 1 cas, salle des réunions du conseil scientifique. La thèse peut être trouvée dans la bibliothèque de l'Université nationale de la recherche de Perm State. Le résumé de l'auteur est affiché sur le site officiel du Vak du ministère de l'Éducation et de la Science de la Fédération de Russie: http://vak.ed.gov.ru/ et sur le site de l'Université de recherche nationale de l'État Perm State www.psu .Ru l'abrégé des personnes déplacées le 28 février 2012. Secrétaire scientifique du Conseil de la thèse, docteur en sciences économiques, professeur agrégé T.V. Mirolyubova 2 Caractéristiques générales du travail La pertinence du sujet de la recherche. La tâche de gestion des risques dans le secteur bancaire n'est pas intrigiaire dans toutes les activités bancaires. Le problème des risques bancaires dans les temps modernes devient de plus en plus pertinent pour augmenter l'influence du secteur financier sur l'économie mondiale. Ainsi, par exemple, aux États-Unis, dans la plus grande économie du monde, dans les années 1970, la part des revenus du secteur financier dans le revenu total des sociétés n'a pas dépassé 16% et, en 2000, a atteint 41%. Compte tenu du rôle colossal des banques de la crise financière mondiale de 2008 et de gagner du chiffre d'affaires de la crise de 2011, le problème de la gestion et du contrôle des risques dans le secteur bancaire nécessite une attention particulière et une étude. Parmi tous les types de risques, des activités bancaires spécifiques, le risque d'intérêt occupe une place particulière, produisant des positions de leader en fonction du degré d'influence uniquement du risque de crédit. Cependant, l'une des différences significatives du risque d'intérêt du crédit est le fait que la zone soumise à son influence est beaucoup plus large. En conséquence, l'importance du risque d'intérêt n'est élevée pas pour une direction commerciale distincte, mais pour la banque dans son ensemble. En outre, en tenant compte de la forte volatilité des marchés financiers, y compris du marché des taux d'intérêt, au cours de la période d'instabilité économique, la gestion des risques d'intérêt devrait être effectuée de manière quodale, compte tenu des options possibles pour le développement d'événements qui affectent le niveau d'intérêt risque. Les circonstances ci-dessus sont déterminées par la pertinence de l'étude. Le degré de développement scientifique du sujet. Étudier le concept de risque d'intérêt et la recherche de divers aspects des problèmes d'évaluation et de gestion de ce type de risque, tels que les scientifiques ont été engagés, tels que Massaulay F., K., Hughes S., Entrop O., Cade E., Helliar C., Fabozzi F., Jardinier E., Mishkin F., Van Gréning H., Patnaik I., Madura J., Amadou N. Le niveau moderne de développement de ce problème dans notre pays est reflété dans les travaux des sciences domestiques. et spécialistes, parmi lesquels Sevruk VT, Larionov I. V., Vinichenko I.N., Lavrushina O.I., Sokolinskaya Ad, Valensev n.I., Handrueva A.a. 3 L'une des directions de manière dynamique dans l'étude des objets et des systèmes économiques est d'utiliser méthodes mathématiques. Parmi eux, il devrait être sélectionné des approches qui vous permettent d'utiliser largement dans l'étude du concept de synergétique, de chaos déterministe, de géométrie fractale. Les scientifiques suivants développaient et développaient de telles méthodes: Takens F., Sornette D., Peters E., Bachelier L., Mandelbrot B., Gilmore R., Kantz H., Grassberger P., Procaccia I., Fama E., Fama E., Lorenz E., Ruelle D., Casdagli M., Cao L., Haken H., Lefranc M. en sciences russes, une contribution importante au développement de cette direction Kurdyumov S.P., Bezruchko B.P., Loskutov A.YU. , Shaky Sa, Kuverin Yu.a. Le but de l'étude de thèse est de développer les fondements théoriques et méthodologiques de gestion du risque de taux d'intérêt dans les banques commerciales fondées sur les taux d'intérêt prédisant par la théorie du chaos déterministe. Pour atteindre l'objectif, les tâches suivantes ont été résolues: 1. Une étude d'approches existantes pour prédire les séries chronologiques financières et les évaluations des risques d'intérêts afin d'utiliser l'expérience existante dans le développement d'une nouvelle méthode. 2. Sélection d'une boîte à outils efficace pour l'étude des systèmes dynamiques non linéaires basés sur des séries chronométrées générées. 3. Étude de la communication des taux d'intérêt et du risque d'intérêt dans les banques commerciales. 4. Adaptation d'un modèle mathématique unidimentaire de prévision du marché des taux d'intérêt, en tenant compte de la détermination et de la prévisibilité limitées. 5. Développement d'un modèle mathématique multidimensionnel pour la prévision des taux d'intérêt. 6. Création d'une technique de gestion des risques pourcentage basée sur des modèles de prévision développés. L'objet de l'étude concerne les banques commerciales exposées au risque de pourcentage du fait des opérations avec des produits portant intérêt. Le sujet de l'étude est des méthodes et des outils permettant de gérer le risque d'intérêts dans les banques commerciales, ainsi que des méthodes et des algorithmes qui fournissent la modélisation liée aux systèmes de risque d'intérêt. 4 La zone de l'étude correspond au passeport de la spécialité des WAK RF 08.00.13 "Méthodes mathématiques et instrumentales d'économie" sur les paragraphes suivants: 1.1. Développement et développement de l'appareil mathématique de l'analyse des systèmes économiques: économie mathématique, économétrie, statistiques appliquées, théorie du jeu, optimisation, théorie des mathématiques discrètes et autres méthodes utilisées dans la modélisation économique et mathématique. 1.6. Analyse mathematique et des processus de modélisation dans le secteur financier de l'économie, le développement de la méthode de mathématiques financières et de calculs actuariels. 2.3. Développement des systèmes d'aide à la décision pour la rationalisation des structures organisationnelles et optimiser la gestion de l'économie à tous les niveaux. La base théorique et méthodologique est les travaux scientifiques des scientifiques nationaux et étrangers dans le domaine de la gestion des risques d'évaluation et d'intérêt dans les banques, la théorie du chaos déterministe, la dynamique non linéaire, les méthodes mathématiques et les modèles de marchés financiers, la géométrie fractale, les synergétiques publiées en russe et presse étrangère, ainsi que sur Internet. Des calculs pratiques en vertu de cette étude ont été effectués à l'aide de tels logiciels d'application que MS Excel, Mathworks Matlab, Fractan, Tisan. La base d'informations de l'étude était la suivante: - les données des documents d'information et d'analyse sur le problème à l'étude présentés dans la littérature scientifique, les périodiques et Internet; - Sources statistiques sous forme de citations de taux de prêt interbancaire Libor et Euribor pour diverses dates. Les résultats les plus essentiels obtenus de manière personnelle par l'auteur qui ont une nouveauté scientifique et une dépôt sur la défense sont les suivants: 1. Non linéarité et détermination du marché des taux d'intérêt du LIBOR et de l'EURIBOR avec des méthodes statistiques. 2. Modèle mathématique modifié pour prédire les taux d'intérêt basés sur une série de temps unidimensionnel, qui prend en compte la détermination des 5 systèmes à l'étude, ainsi qu'une approche développée pour déterminer la portée de l'applicabilité de ce modèle. 3. Modèle mathématique de prévision des taux d'intérêt basés sur une série de temps multidimensionnelle, qui prend en compte la détermination des systèmes à l'étude et vous permet d'utiliser la dynamique de plusieurs systèmes lors de la construction d'une prévision. 4. La méthodologie de gestion des taux d'intérêt dans les banques commerciales, qui repose sur un modèle mathématique permettant de prédire les taux d'intérêt basés sur les méthodes de la théorie du chao déterministe, ce qui permet de produire une modélisation de scénario à l'aide de données pronostiques. Signification théorique des résultats. Les dispositions et conclusions formulées dans l'étude de thèse développent la base théorique et méthodologique de l'analyse et de la prévision du marché des taux d'intérêt, ainsi que des méthodes de gestion des risques d'intérêt. L'importance pratique des résultats. L'approche méthodologique développée fournit aux banques commerciales un outil correct qui permet à la tâche de gestion des taux d'intérêt de passer de la modélisation des scénarios hypothétiques à la modélisation des scénarios basée sur des données plus probables projetées. Approbation des résultats de la recherche. Les principales dispositions des travaux de thèse ont été signalées à la Conférence scientifique et technique des étudiants et des jeunes scientifiques de PSTU (Perm, 2007), à la Conférence internationale et technique XV "Information et technologies de calcul et de leurs applications (Penza, 2011), Lors de la XIIe conférence internationale scientifique et technique "CyberNetics et Hautes technologies du XXIe siècle (Voronezh, 2011), lors d'un séminaire du laboratoire de méthodes constructives pour l'étude des modèles dynamiques de PNGNIU (Perm, 2011). Résultats de la recherche trouvés utilisation pratique À Unicredit Bank. Dans cette organisation, un pourcentage de méthodologie de gestion d'intérêts est utilisé, ainsi que le modèle de prévision de taux d'intérêt décrit dans l'étude. De plus, les matériaux, les méthodes et les résultats de la thèse sont utilisés au département des mathématiques appliquées de l'Université polytechnique de recherche nationale Perm pour la lecture de "l'analyse mathématique des modèles dynamiques de l'économie" dans la direction de la préparation 010500.68 "appliquée 6 mathématiques et informatics "dans le cadre du programme de maîtrise" Méthodes mathématiques dans la gestion des processus économiques "et lors de la lecture du cours" Analyse mathématique des processus dynamiques de l'économie "dans la direction de la préparation de 080100.68 -" économie "dans le cadre de Le programme de maîtrise "Méthodes mathématiques d'une analyse de l'économie". La mise en œuvre des résultats de la recherche dans ces organisations est confirmée par les documents pertinents. Publications. Sur le thème de la thèse, l'auteur a publié huit œuvres avec un volume total de 3,72 p. L., dont deux œuvres dans des publications recommandées par HAK pour publier les résultats de la thèse (1,16 pp). Le volume et la structure du travail de thèse. Le travail est défini sur 147 pages de texte dactylographié. Les principaux résultats de l'étude sont illustrés dans 26 tables et 77 dessins. La liste des références est de 108 éléments. La structure de thèse est due à l'objectif des tâches et de la logique de l'étude. Le travail est constitué de l'introduction, de quatre chapitres, de la conclusion, une liste de la littérature et des applications utilisées. Dans l'introduction, la pertinence du sujet est justifiée, l'objectif et les objectifs de la recherche scientifique sont apportés, les réalisations les plus importantes dans le domaine de la recherche sont couvertes et les résultats obtenus sont fournis. Dans le premier chapitre, "Application de méthodes mathématiques dans l'étude des séries chronologiques financières", les méthodes existantes et les approches de la prévision des séries chronologiques financières sont évaluées, les conditions préalables à l'utilisation de méthodes non linéaires pour la modélisation des séries chronologiques financières sont déterminées. Dans le deuxième chapitre, le «choix et la justification des méthodes d'étude des systèmes dynamiques non linéaires basés sur des séries chronologiques» définit les principales approches de l'étude des systèmes dynamiques utilisant la théorie du chaos déterministe, une évaluation critique est faite et la plus optimale et la plus optimale. Les outils corrects sont détectés pour la recherche sur la base des séries chronologiques. Dans le troisième chapitre "L'évaluation et l'étude du risque d'intérêt dans les activités bancaires" est étudiée par le rôle du risque d'intérêt pour les banques commerciales. La classification du risque d'intérêt et les principaux facteurs générant un risque de pourcentage, dans le but de déterminer la nature de la relation entre les taux d'intérêt et le risque d'intérêt. Dans le quatrième chapitre «Développement des taux d'intérêt basés sur les taux d'intérêt basés sur les taux d'intérêt, le marché des taux d'intérêt est étudié pour les non-linéarités et le déterminisme. Le modèle de prédiction s'adapte sur la base d'une série de temps unidimensionnel sur le marché des taux d'intérêt; Les modèles de prévision basés sur une série de temps multidimensionnelle sont en cours de développement. Sur la base des modèles obtenus, une méthode de gestion du risque d'intérêt dans une banque commerciale est créée. La conclusion contient les principaux résultats et conclusions de l'étude de thèse, évaluant la valeur pratique des travaux. Les principales dispositions et résultats de l'étude soumis à la protection 1. La non-linéarité et le déterminisme des taux d'intérêt du Libor et de l'Euribor avec l'aide de méthodes statistiques. Cette disposition repose sur l'étude des taux d'intérêt du LIBOR pour une période de 3 mois et EURIBOR pour une période de 1, 3 et 6 mois, qui sont les taux de flûte de référence les plus populaires et pour lesquels la tarification des prêts pour le taux de flottement en dollars américains et Les euros sont attachés. Ces taux reflètent le coût des fonds sur le marché des prêts interbancaires pour les emprunteurs de première classe avec la cote de crédit AA et ci-dessus pour la période appropriée et dans une certaine devise. La thèse établit un lien qualitatif entre le marché des taux d'intérêt et le niveau de risque d'intérêt pour les banques commerciales. En conséquence, les taux d'intérêt de Libor et Euribor, comme les taux les plus populaires sur les marchés financiers mondiaux, ont été étudiés pour des non-linéarités et de la déterminiscialité. Auparavant, pour la quasistationarité, la série chronologique étudiée a été transformée sur la base du journal X (1) du journal de XT (XT) (XT 1), T 2, NXT 1 8 pour étudier les signes de systèmes de non-linéarité utilisés par BDS test proposé Par Brock, Dehurt et Shenkman, dont l'idée consiste en le calcul des statistiques basées sur la différence entre les intégrales de corrélation (2) pour les dimensions de l'encrassement de M et 1. 2 (2) CN (L, T) Il (xtn, xsn, l) tn (tn 1) ts où et xtn (xt, xt 1, ..., xt n 1) xsn (xs, xs 1, ..., xs n 1) sont des données historiques, TN TN 1, et 1, avec xnxnl, TS où est la supremum-norme. , L) N n 0, avec XT X S L, les statistiques obtenues (3) doivent avoir une distribution normale N (0,1) si le processus à l'étude est un bruit blanc. T (C N (L, T) C1 (L, T) N) (3) WN (L, T) N (L, T) Si la valeur de statistique pour valeurs différentes L dépasse la valeur critique, alors l'hypothèse est rejetée que le processus est un bruit blanc. Les statistiques BDS ont été calculées pour chaque processus à l'étude pour différentes valeurs de L et des dimensions de l'incorporation M. Les résultats obtenus ont permis de rejeter l'hypothèse zéro pour chaque processus, c'est-à-dire Les comptes ne sont pas indépendants et uniformément distribués. En outre, les statistiques BDS ont été calculées pour les vestiges du modèle d'autorégression AR (1), selon les résultats dont l'hypothèse zéro pour chaque processus a également été rejetée, ce qui a été à son tour permis de conclure sur la non-linéarité des processus sous étude. Une autre étape de l'étude des systèmes de déterminiscialité a été le calcul de l'indicateur Hurt pour les systèmes à l'étude afin de révéler comment les objets à l'étude ont une mémoire à long terme. L'évaluation a été faite sur la base du calcul du temps normalisé de la série chronologique: R / S CN H (4) IT (XTN, X SN 9 où R max (x tn) min (x tn) - l'heure du temps Série, n est le nombre d'observations, l'indicateur H Hert, S est l'écart type d'une série de XTN. Basé sur le cadre de journal de la dépendance murmatisée R / S sur le nombre d'observations n La valeur de l'indicateur Hurser est la valeur. Défini comme un angle d'inclinaison de la ligne d'approximation. Pour les systèmes à l'étude, les résultats de calcul sont donnés dans le tableau. 1 (Liber à 3 mlibor pour une période de 3 mois, 1MeubiBor - Tarifs EURIBOR pour une période de 1 mois, 3MeubiBor - Tarifs EURIBOR pour une période de 3 mois, 6MeubiBor - Tarifs Euribor pour une période de 6 mois): Tableau 1 La valeur des indicateurs Hurts pour les systèmes étudiés 3mlibor 1Muribor 3MeubiBor H 0.7007 0.7493 0.7863 0.7791 Les résultats obtenus (H 0.5) indiquent que les systèmes à l'étude sont persistants, c'est-à-dire avoir une mémoire à long terme et chercher à préserver la tendance. Basé sur cela, ainsi que Test de BDS Test de ces systèmes, il peut être conclu sur la détermination des processus à l'étude. 2. Modèle mathématique modifié pour prédire les taux d'intérêt basés sur une série de temps unidimensionnel, qui prend en compte la détermination des systèmes à l'étude, ainsi qu'une approche développée pour déterminer la zone d'applicabilité de ce modèle. Dans l'étude des séries chronologiques des taux d'intérêt, il peut être considéré comme la mise en œuvre d'un processus plus complexe de dimension accrue. Dans le même temps, la reconstruction de l'attracteur peut être effectuée et, de ce fait, d'explorer la génération de processus générant du temps lui-même. La reconstruction de l'attracteur est effectuée à l'aide de la méthode de retard de coordonnée: x (t) (S (t), S (t) ,. .., s (t (m 1))) (5) où M est la dimension de la pièce jointe, avec M 2D 1, D - la dimension de Minkovsky. La projection de l'attracteur reconstruit du système à 3 mlibor dans l'espace R2 est présenté à la Fig. 1, où les structures diagonales sont confirmées par la détermination du système. 10 s (TM) H (F (m) (XT) FM (XT) (8) En conséquence, toutes les m des valeurs de la série chronologique peuvent être exprimées via la valeur XT à l'aide des fonctions de F1, ... , FM. En produisant 0,04 0,03 remplacement de variables ZT 1 (S (T 1), S (T 2), ..., S (TM)) et entrant un vecteur, qui dépend de T et de F, (8) Peut être réécrit comme zt 1 (xt) (9) 0,02 0,01 conformément au théorème TaintX, si: MDRM Difféomorphe, vous pouvez alors mettre en œuvre l'incorporation de MD à RM sans auto-interssertion. Parce qu'il a une fonction inverse en douceur, l'égalité ( 9) peut être écrit comme xt 1 (zt 1) (10) substituant (10) dans S (TM 1) FM 1 (XT), nous obtenons que 0 -0.01 -0.02 -0.03 s (TM 1) FM 1 (1 (ZT 1) FM 1 (1 (S (T 1), S (T 2), ..., S (TM))) -0.04 -0.04 -0.03 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 0 0,03 0,02 0,03 0,04 fig. 1. Attratrice reconstruite 3mLibor Considérez un système déterministe dynamique discret, dont la dynamique est définie comme XT 1 F (XT) (6) Soit S (T) H (xt) être une série de temps, qui est la mise en œuvre du système dynamique (6 ); comme appliqué à L'étude des bacs de la série chronologique représente un nombre transformé de taux d'intérêt. On peut noter que la valeur de la série chronologique générée par le système déterministe à un certain point peut être représentée comme S (T) H (F (T) (x 0)) (7) Cette vue est valable pour tout Temps de la série TIME S (T) à tout moment du temps, tandis que la seule différence sera le nombre d'expositions au système F sur la condition initiale. Ceux. Après avoir examiné M d'une ligne des valeurs compétentes de la série chronologique, il est possible de les exprimer comme S (T 1) H (F (XT) F1 (XT) S (T 2) H (F (XT 1 ) H (F (F (f (((xt)))) F2 (XT) ... 11 (T 1), S (T 2), ..., S (TM)) (11) Ainsi, les éléments suivants La valeur de la série chronologique est déterminée par m de ses valeurs précédentes, où M a topologique la signification de la dimension de la pièce jointe. Compte tenu du fait que la fonction n'est pas spécifiée analytiquement, son approximation a été réalisée à l'aide d'un neural à trois couches réseau, où le nombre de neurones sur la couche d'entrée est M, et sur la couche de sortie - 1. Pour augmenter l'efficacité de ce modèle, l'indicateur maximum de Lapunov qui provoque la prévisibilité du système et la HERT H, qui provoque la La détermination du système a été considérée comme des fonctions de fonction. Pour ce faire, la fenêtre W a été utilisée, dont la longueur a été sélectionnée individuellement pour chaque série chronologique étudiée et avec le mouvement de la fenêtre, les caractéristiques spécifiées ont été calculées. Sur cette base, la zone a été allouée au modèle, où 0 et H 0,5. En figue. 2 est représenté par une série temporaire de taux d'intérêt à 3 mlibor avec un indicateur maximum de Lapunov et un indicateur de Hurser en fonction du temps, sur la base de laquelle la zone de l'applicabilité du modèle a été déterminée. La prévision itérative de la valeur suivante était basée sur des données historiques antérieures. 12 Série Time Original 10 5 0 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 6000 7000 Dynamique indicateur maximum LYAPUNOVA 0,1 0,05 0-0.05 -0.1 0 1000 2000 3000 4000 5000 Dynamique de l'indicateur Jarst 3. Modèle mathématique de prévision des taux d'intérêt basés sur une série de temps multidimensionnelle, qui prend en compte la détermination des systèmes à l'étude et vous permettant d'utiliser la dynamique de plusieurs systèmes lors de la construction d'une prévision. En présence d'informations sur les taux d'intérêt dans une monnaie, les données peuvent être visualisées à divers moments en tant que mise en œuvre du même processus, c'est-à-dire Comme projection d'un processus sur trois axes de coordonnées. Cependant, dans ce cas, la difficulté réside dans la bonne récupération de l'attracteur: chaque fois a une caractéristique métrique différente. Pour surmonter ce problème, il est prévu de créer un espace d'intégration prolongé: (xn, xn, xn 2, ..., xn (m 1), (12) zn yn, yn, yn 2, ..., yn ( M 1), Zn, Zn, Zn 2, ..., Zn (m 1)) 1 1 2 1 2 3 0.5 0 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 FIG.2. Identification du modèle d'applicabilité du modèle pour 3MIBOR Les résultats de la prédiction de la valeur suivante des séries chronologiques 3MIBOR sont présentées à la Fig. 3. Cette approche de la prédiction de 25% du temps était plus efficace que la méthode utilisant la valeur actuelle en tant que valeur projetée (la méthode la plus optimale de prévision de la marche aléatoire). 13 3 1 2 3 Où i est le paramètre de retard de coordonnée défini pour le I-ce système; MI - la dimension de l'investissement du I-ce système; Xn, YN, Zn - Rapports de la série horaire correspondante. Lorsque vous envisagez un attracteur intégré dans l'espace de dimension d m1 m2 m3, le théorème TAINTS sera également valable, car le respect des exigences relatives à l'intensité minimale de l'investissement sera à l'avance "de déploiements", dont la dimension a été initialement assurée à la mise en œuvre. du théorème Takens. Dans ce formulaire, une augmentation artificielle de la dimension des investissements au détriment d'autres séries chronologiques permettra de prendre en compte des informations supplémentaires sur le système, y compris Sur la structure temporelle des taux d'intérêt. Dans ce modèle mathématique, un modèle non paramétrique est utilisé sous la forme d'un lissage nucléaire des coordonnées des points suivants pour les voisins le plus proches du point de trajectoire dans l'espace de phase restauré. Ensuite, le point de prévision de la trajectoire sera visualisé: ZT 1 Fig. 3. Original (ligne solide) et une ligne projetée (ligne pointillée) de la série TIME 3MLIBOR 3 1 2 N N (ZT) (YK 1 YK ZT) WK (ZT, YK) (13) K 1 où n n (zt) est le nombre de voisins pour zt point et WK (zt, yk) - des coefficients de pesée. 14 Selon la formule de Nadara-Watson WK (ZT, YK) peut être définie comme KH (ZT YK) (14) WK (ZT, YK) N (Z) P1 KH (ZT YP) NT X2 () x 1 1 La fonction de noyau k h (x) k () e 2h. H H 2 H En général, la vue du noyau en (13), ainsi que la largeur de la fenêtre de fonction nucléaire est déterminée expérimentalement. Dans ce cas, la fonction nucléaire est la fonction Gauss et la largeur de fenêtre H 0.5. Selon Cantza H. et Schreiberg T., une telle approche de la modélisation de la série de temps chaotiques est suffisamment durable pour itinérance des données et efficace pour les systèmes expérimentaux. De plus, ce modèle est un représentant des modèles mixtes, c'est-à-dire Une certaine manière combine les caractéristiques des modèles locaux et mondiaux, qui se reflète dans ses caractéristiques: d'une part, il prend en compte le comportement global et la direction du système, de l'autre - modélise avec succès la dynamique locale. En figue. La figure 4 montre une valeur de taux d'intérêt à long terme 1 Valeurs de 1703 à 1751 à la suite de l'application de ce modèle mathématique aux taux d'intérêt de l'EURIBOR pour 1, 3 et 6 mois. Les valeurs précédentes ont été effectuées comme source de projection de données. Plus de 15 valeurs, tandis que la prédiction peut être effectuée pour tout composant de l'ensemble de taux d'intérêt. Cette approche de la prévision de la série chronologique a été comparée à d'autres méthodes de prévision populaires: avec ARIMA, Modèles Arima-Garch et un réseau de neurones de base radial. En figue. 5 montre les résultats de la prédiction à l'aide des modèles spécifiés pour une certaine zone de taux d'intérêt 1MeubiBor. 0.53 0.52 Modèle de rangée d'origine basé sur TDX Arima arima-Garch RBF-Network 0.51 0.50 0,49 0,48 0,47 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Fig. 5. 1MeubiBor et ses valeurs projetées basées sur divers modèles de table. 2 Les résultats d'une comparaison numérique de l'efficacité de prédiction basée sur l'écart type normalisé (NSBO) 1 N NSCO N (X PR X Real) 2 I 1 2 (15) Lorsque 2 est la dispersion de l'ensemble de test et de l'absolu moyen Erreur (x): x 1 NN X PR X Real (16) I 1 Tableau 2 Comparaison de l'efficacité des modèles de prévision Modèle sur Arimaone TDX Arima Garch RBF-Network 0.375 1.262 0.808 0.699 NSBO \u200b\u200b0,006 0,021 0,013 0,011 ΔX Fig. 4. Original (ligne solide) et prévisions (ligne pointillée) de la plage temporaire de 1MeubiBor. Le modèle de prévision mathématique proposé fournit une prédiction correcte avec un horizon de visualisation non 15 du jeu de modèles présenté et le présent résumé de la performance des résultats de la prévision On peut en conclure que le modèle proposé basé sur la théorie du chaos déterministe (TDH) est le plus efficace. 4. Méthodologie de gestion des risques d'intérêt dans les banques commerciales, qui repose sur un modèle mathématique des taux d'intérêt basés sur les méthodes de la théorie du chao déterministe, permettant de produire une modélisation de scénario à l'aide de données pronostiques. Sur la base des modèles mathématiques proposés, une technique a été développée pour gérer le risque d'intérêt dans une banque commerciale (figure 6). Début et estimation de la sensibilité de la rentabilité à l'évolution des taux d'intérêt Identification des positions les plus risquées et de la détection des taux d'intérêt de la reconstruction et du calcul Invaris pour les tarifs de base Acquisition des risques OUI OUI OUI DYNAMIQUE DYNAMIQUE POSITION POSITION POSITION Augmenter l'actif Oui Non Pas de risque négatif Augmentation de la position Evaluation passives des paramètres de la prévision du modèle Taux d'intérêt Non Aucune augmentation des actifs d'actifs Évaluation du réglage de l'efficacité de la prédiction des paramètres du modèle et de la fin de la Fig. 6. Technique de gestion des risques intéressante, la première étape consiste à analyser la position actuelle sous réserve de pourcentage, à l'aide de l'analyse du GEP et à l'estimation de la sensibilité de la rentabilité afin de modifier les taux d'intérêt dans le contexte des intervalles de reprise. En raison de cela, l'identification des taux d'intérêt est la plus déterminante des changements de rentabilité. Sur la base de la sélection de taux d'intérêt sélectionnée, la reconstruction attractive et le calcul de l'invariant, puis prédit. Les résultats des prévisions sont interprétés dans la clé de prise de risque ou sa réduction. Lorsque le risque a diminué, en fonction de la dynamique projetée et de la position de risque actuelle, des actions sont prises: dans le cas de prédire l'augmentation de la dynamique sur le marché des taux de taux d'intérêt 17, avec une position de risque positive sur elles ou une dynamique inférieure, la Les actifs sont incrémentés du pourcentage de risque sensible aux risques, qui est effectué au détriment des actions suivantes: l'acquisition de titres avec un taux variable; convertir les taux sur les prêts de fixation en flottant; Remplacer le financement des prêts avec un taux d'intérêt flottant sur le financement avec un taux d'intérêt fixe; Sinon, les passifs sensibles au pourcentage de risque augmentent. Conclusions 1. L'ensemble des outils existants de la théorie du chaos déterministe est essentiel à l'étude des systèmes basés sur des séries chronologiques et sur la base de cela, ainsi qu'une approche comparative, les méthodes les plus efficaces pour la reconstruction de l'attracteur, Calcul de la dimension de corrélation et des indicateurs de la Lapunov caractéristiques sont identifiés. 2. Le lien qualitatif entre le risque de taux d'intérêt et le marché des taux d'intérêt a été révélé et le dernier objet a été défini comme l'un des principaux facteurs de causalité dans la présence de risque d'intérêt dans les banques commerciales. Non linéarité et déterminisme 3. Taux d'intérêt du Libor installé pour une période de 3 mois et Euribor pour une période de 1, 3 et 6 mois. La reconstruction de systèmes dynamiques basées sur des séries chronologiques a été réalisée, une invariative métrique et dynamique a été évaluée, dont les résultats ont de nouveau confirmé l'hypothèse sur la détermination des systèmes à l'étude. 4. Le marché des taux d'intérêt est adapté à un modèle de prédiction mathématique basé sur une série de temps unidimensionnel; Les critères de son applicabilité sont développés sur la base de la détermination de la zone de déterminisme et de prévisibilité. 5. Pour le marché des taux d'intérêt, un nouveau modèle de prédiction mathématique a été élaboré sur la base d'une série de taux de temps multidimensionnelle des taux d'intérêt à l'aide d'un espace d'intégrité expansé et d'un lissage nucléaire des points voisins des trajectoires, dont l'efficacité dépasse l'efficacité de l'efficacité de l'efficacité approches classiques de la prévision des marchés financiers. 18 6. Une technique a été créée pour gérer la gestion des risques d'intérêt dans les banques commerciales sur la base du modèle de prévision du marché des taux d'intérêt développé. Pervadchuk v.P., Galkin D.E. Le rôle du taux d'interbanal 8. Prêt Libor dans l'économie mondiale // Perm. État têtu UN-TA. - Ser. Sciences socio-économiques. - Perm, 2011. - p. 101105. Publications sur le thème de la publication de la recherche dans des publications recommandées par Vak: 1. Pervadchuk VP, Galkin D.e. Application des méthodes de la théorie du chaos déterministe à prédire la dynamique du taux de prêt interbancaire Libor // Bulletin IzHevsk. État têtu UN-TA. - №2 (46). - Izhevsk, 2010. - C.45-49. 2. Galkin D.e. Prévision des séries chronologiques financières multidimensionnelles basées sur les méthodes de la théorie du chaos déterministe // Bulletin d'injekon. - 2011. - №3 (46). - Ser. Économie. - SPB., 2011. - 359-363 c. Dans d'autres publications: 3. Galkin D.E., Pervadchuk V.P. Analyse fractale de la dynamique des cours de devises // Résumés des rapports de la Conférence scientifique et technique des étudiants et des jeunes scientifiques permsk. État têtu UN-TA. - Ser. Mathématiques appliquées et mécanique, 2007. - Avec. 26-27. 4. Pervadchuk V.P., Galkin D.E. Justification de l'application des méthodes de la théorie du chaos déterministe pour la prévision de systèmes économiques // Bulletin Perm. État têtu UN-TA. - Ser. Mathématiques et mathématiques appliquées. - Perm, 2008. - S. 15-24. Pervadchuk v.P., Galkin D.E. Utilisation des fractales dans 5. Étude de la série chronologique financière // Perm. État têtu UN-TA. - №14. - Ser. Mathématiques et mathématiques appliquées. - Perm, 2008. - avec. 8-15. V.P., Galkin d.e. Modélisation 6. Pervadchuk Systèmes économiques utilisant les méthodes de la théorie du chaos déterministe // cybernétique et de technologies de haute technologie du XXIe siècle: Collection de rapports de la XIIe Conférence internationale scientifique et technique. - Volume 1. - Voronezh, 2011. - Avec. 277-282. 7. Galkin D.e. Caractéristiques de la restauration de l'attracteur de phase pour prédire les systèmes économiques // Information et technologies de calcul et de leurs applications: Collection d'articles de la Conférence internationale scientifique et technique XV. - Penza: Rio Pgsha, 2011. - C.27-31 19 _______________________ Signé dans Imprimer 20.02.2012. Format 60x84 / 16 SL. Pechs. l. 1.45. Circulation 100 copies. Ordre ___. Typographie Pgniu. 614990. Perm, ul. Bukirev, 15 20
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