Контрольная работа по «Статистика». 12

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное

учреждение высшего профессионального образования

«Кузбасский государственный технический университет

имени Т.Ф. Горбачева»

 

 

                           Кафедра государственного и муниципального управления

 

 

Контрольная работа

 

по дисциплине «Статистика»

 

 

 

Выполнил:

                                                        студентка группы МУбз-131

Дудкина А.С.

Проверил:

Егорова Н.Н.

 

 

 

 

 

 

Кемерово  2015

Оглавление

Введение………………………………………………………………………………….2

1. Общие понятия  проверки статистических гипотез…………………………………3

  1.1 Сущность и виды проверки статистических  гипотез............................…............3                   

2. Проверка различных  типов статистических гипотез……………………………….8

2.1 Проверка гипотезы о законе распределения генеральной совокупности с использованием критерия Пирсона…………………………………..8

2.2 Проверка гипотезы с неизвестной дисперсией генеральной совокупности согласно критерию Стьюдента………………………………………………………..11

3. Сравнительный анализ  методов статистического исследования  РЦБ………….15

Практическая часть…………………………………………………………………..23

Заключение……………………………………………………………………………26

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

Последние годы отмечены стремительным расширением области применения теоретико-вероятностных и статистических методов. Они применяются в различных науках: физике, техники, геологии, биологии, лингвистике, медицине, социологии, управлении и т. д. Один из основных разделов статистики - теория проверки статистических гипотез. Понятие практической статистики, процедура обоснованного сопоставления высказанной гипотезы относительно природы или величины неизвестных статистических параметров анализируемого явления с имеющимися в распоряжении исследователя выборочными данными (выборкой).

Статистическая проверка гипотез проводится с помощью некоторого статистического критерия по общей логической схеме, включающей нахождение конкретного вида функции от результатов наблюдения (критической статистики), на основании которой принимается окончательное решение. Например, могут рассматриваться гипотезы об общем законе распределения исследуемой случайной величины, об однородности двух или нескольких обрабатываемых выборок, о числовых значениях параметров исследуемой генеральной совокупности и др. Результат проверки может быть либо отрицательным (данные наблюдения противоречат высказанной гипотезе), либо неотрицательным. В первом случае гипотеза ошибочна, во втором - ее нельзя считать доказанной: просто она не противоречит имеющимся выборочным данным, однако таким же свойством могут наряду с ней обладать и другие гипотезы. Для статистической проверки гипотез используются разные критерии. В частности, когда проверяется согласие между выборочным и гипотетическим распределениями, используется критерий согласия

 

 

 

 

1. Общие понятия проверки  статистических гипотез

1.1 Сущность и виды проверки  статистических гипотез

В процессе статистического анализа иногда бывает необходимо сформулировать и проверить предположения (гипотезы) относительно величины независимых параметров или закона распределения изучаемой генеральной совокупности (совокупностей).

Например, исследователь выдвигает гипотезу о том, что «выборка извлечена из нормальной генеральной совокупности» или «генеральные средние двух анализируемых совокупностей равны». Такие предположения называются статистическими гипотезами.

Сопоставление высказанной гипотезы относительно генеральной совокупности с имеющимися выборочными данными, сопровождаемое количественной оценкой степени достоверности получаемого вывода и осуществляемое с помощью того или иного статистического критерия, называется проверкой статистических гипотез.

Под статистической гипотезой понимаются различного рода предположения относительно характера или параметров распределения случайной переменной, которые можно проверить, опираясь на результаты наблюдений в случайной выборке.

Иными словами, статистической гипотезой называется предположение о свойстве генеральной совокупности, которое можно проверить, опираясь на данные выборки. Обозначается гипотеза буквой Н. Так, может быть выдвинута гипотеза о том, что средняя в генеральной совокупности равна некоторой величине.

Смысл проверки статистической гипотезы состоит в том, чтобы по имеющимся статистическим данным принять или отклонить статистическую гипотезу с минимальным рисков ошибки. Эта проверка осуществляется по определенным правилам.

Следует иметь в виду, что статистическая проверка гипотез имеет вероятностный характер. С помощью статистической проверки гипотез можно определить вероятность принятия ложного решения по тем или иным результатам статистического изучения данного явления. Если вероятность ошибки невелика, то статистические показатели исчисленные при изучении явления, могут быть использованы для практических целей при малом риске ошибки.

Гипотезы в свою очередь классифицируются на:

- простые и  сложные;

- параметрические  и непараметрические;

- основные (высказанные) и альтернативные (конкурирующие).

Если выдвигаемая гипотеза сводится к утверждению о том, что значение некоторого неизвестного параметра генеральной совокупности в точности равно заданной величине, то эта гипотеза называется простой.

Например: «Среднедушевой совокупный доход населения России составляет 10000 рублей в месяц»; «Уровень безработицы (доля безработных в численности экономически активного населения) в России равен 9%».

Сложной называют гипотезу, которая состоит из конечного или бесконечного множества простых гипотез, при этом указывается некоторая область вероятных значений параметра.

Гипотезы о параметрах генеральной совокупности называются параметрическими, о распределениях - непараметрическими.

Выдвинутая гипотеза называется нулевой (основной). Ее принято обозначать Н0. При этом предполагается, что действительное различие сравниваемых величин равно нулю, а выявленное по данным отличие от нуля носит случайный характер. Нулевая гипотеза отвергается тогда, когда по выборке получается результат, который при истинности выдвинутой нулевой гипотезы маловероятен.

По отношению к высказанной (основной) гипотезе всегда можно сформулировать альтернативную (конкурирующую), противоречащую ей. Альтернативную (конкурирующую) гипотезу принято обозначать Н1.

В качестве нулевой гипотезы Н0 принято выдвигать простую гипотезу, так как обычно бывает удобнее проверять более строгое утверждение.

По своему содержанию статистические гипотезы можно подразделить на несколько основных типов:

- гипотезы о  виде закона распределения исследуемой  случайной величины;

- гипотезы о  числовых значениях параметров  исследуемой генеральной совокупности;

- гипотезы об  однородности двух или нескольких  выборок или некоторых характеристик  анализируемых совокупностей;

- гипотезы об  общем виде модели, описывающей  статистическую зависимость между  признаками; и др.

Так как проверка статистических гипотез осуществляется на основании выборочных данных, т.е. ограниченного ряда наблюдений, решения относительно нулевой гипотезы Н0 имеют вероятностный характер. Другими словами, такое решение неизбежно сопровождается некоторой, хотя возможно и очень малой, вероятностью ошибочного заключения как в ту, так и в другую сторону.

Так, в какой-то небольшой доле случаев а нулевая гипотеза Н0 может оказаться отвергнутой, в то время как в действительности в генеральной совокупности она является справедливой. Такую ошибку называют ошибкой 1-го рода, а ее вероятность - уровнем значимости и обозначают.?

Наоборот, в какой-то небольшой доле случаев (?нулевая гипотеза Н0 принимается, в то время как на самом деле в генеральной совокупности она ошибочна, а справедлива альтернативная гипотеза Нх. Такую ошибку называют ошибкой 2-го рода. Вероятность ошибки 2-го рода обозначается как ??Вероятность 1 - называют мощностью критерия.

При фиксированном объеме выборки можно выбрать по своему усмотрению величину вероятности только одной из ошибок. Увеличение вероятности одной из них приводит к снижению другой.

Принято задавать вероятность ошибки 1-го рода ?? уровень значимости. Как правило, пользуются некоторыми стандартными значениями уровня значимости: 0,1; 0,05; 0,025; 0,01; 0,005; 0,001. Тогда, очевидно, из двух критериев, характеризующихся одной и той же вероятностью а (отклонить правильную в действительности гипотезу Н0), следует принять тот, которому соответствует меньшая ошибка 2-го рода, т.е. большая мощность. Снижения вероятностей обеих ошибок и можно добиться путем увеличения объема выборки.

Правильное решение относительно нулевой гипотезы Н0 также может быть двух видов:

- будет принята  нулевая гипотеза Н0, когда в генеральной совокупности верна нулевая гипотеза Н0; вероятность такого решения 1;

- нулевая гипотеза Н0 будет отклонена в пользу альтернативной Н1, когда в генеральной совокупности нулевая гипотеза Н0 отклоняется в пользу альтернативной Н1; вероятность такого решения 1 ??мощность критерия.

При проведении проверки статистических гипотез в первую очередь приходится решать задачи статистической проверки гипотез о:

1) принадлежности  «выделяющихся» единиц исследуемой  выборочной совокупности генеральной  совокупности;

2) виде распределения  изучаемых признаков;

3) величине средней  арифметической и доли;

4) наличии и  тесноте связи между изучаемыми  признаками;

5) о форме корреляционной  связи.

При проверке гипотез имеется возможность совершить ошибку двоякого рода:

а) ошибка первого рода - проверяемая гипотеза (нулевая гипотеза Н0) является в действительности верной, но результаты проверки приводят к отказу от нее;

б) ошибка второго рода - проверяемая гипотеза в действительности является ошибочной, но результаты проверки приводят к принятию.

В статистике в настоящее время имеется большое число критериев для проверки практически любых гипотез. Притом основные принципы их построения и применения являются общими. Для построения статистического критерия, позволяющего проверить некоторую гипотезу, необходимо следующее:

1) сформулировать  проверяемую гипотезу Н0. Наряду с проверяемой гипотезой формулируется также конкурирующая (альтернативная) гипотеза;

2) выбрать уровень  значимости, контролирующий допустимую  вероятность ошибки первого рода;

3) определить  область допустимых значений  и так называемую критическую  область;

4) принять то  или иное решение на основе  сравнения фактического и критического  значений критерия.

Проверка статистических гипотез складывается из следующих этапов:

- формулируется  в виде статистической гипотезы  задача исследования;

- выбирается статистическая  характеристика гипотезы;

- выбираются испытуемая  и альтернативная гипотезы на  основе анализа возможных ошибочных  решений и их последствий;

- определяются  область допустимых значений, критическая  область, а также критическое  значение статистического критерия (t, F) по соответствующей таблице;

- вычисляется  фактическое значение статистического  критерия;

- проверяется  испытуемая гипотеза на основе  сравнения фактического и критического  значений критерия, и в зависимости  от результатов проверки гипотеза  либо отклоняется, либо не отклоняется.

2. Проверка различных типов  статистических гипотез

2.1 Проверка гипотезы о законе распределения генеральной совокупности с использованием критерия Пирсона

Использование этого критерия основано на применении такой меры (статистики) расхождения между теоретическим F(x) и эмпирическим распределением Fn(x), которая приближенно подчиняется закону распределения. Гипотеза Н0 о согласованности распределений проверяется путем анализа распределения этой статистики. Применение критерия требует построения статистического ряда. 

Таблица критерия Пирсона

Число степеней свободы k	Уровень значимости
	0,01	0,025	0,05	0,95	0,975	0,99
1	6,6	5,0	3,8	0,0039	0,00098	0,00016
2	9,2	7,4	6,0	0,103	0,051	0,020
3	11,3	9,4	7,8	0,352	0,216	0,115
4	13,3	ПД	9,5	0,711	0,484	0,297
5	15,1	12,8	ПД	1,15	0,831	0,554
6	16,8	14,4	12,6	1,64	1,24	0,872
7	18,5	16,0	14,1	2,17	1,69	1,24
8	20,1	17,5	15,5	2,73	2,18	1,65
9	21,7	19,0	16,9	3,33	2,70	2,09
10	23,2	20,5	18,3	3,94	3,25	2,56
11	24,7	21,9	19,7	4,57	3,82	3,05
12	26,2	23,3	21,0	5,23	4,40	3,57
13	27,7	24,7	22,4	5,89	5,01	4,11
14	29,1	26,1	23,7	6,57	5,63	4,66
15	30,6	27,5	25,0	7,26	6,26	5,23
16	32,0	28,8	26,3	7,96	6,91	5,81
17	33,4	30,2	27,6	8,67	7,56	6,41
18	34,8	31,5	28,9	9,39	8,23	7,01
19	36,2	32,9	30,1	10,1	8,91	7,63
20	37,6	34,2	31,4	10,9	9,59	8,26
21	38,9	35,5	32,7	11,6	10,3	8,90
22	40,3	36,8	33,9	12,3	11,0	9,54
23	41,6	38,1	35,2	13,1	11,7	10,2
24	43,0	39,4	36,4	13,8	12,4	10,9
25	44,3	40,6	37,7	14,6	13,1	11,5
26	45,6	41,9	38,9	15,4	13,8	12,2
27	47,0	43,2	40,1	16,2	14,6	12,9
28	48,3	44,5	41,3	16,9	15,3	13,6
29	49,6	45,7	42,6	17,7	16,0	14,3
30	50,9	47,0	43,8	18,5	16,8	15,0

 

 

2.2 Проверка гипотезы с неизвестной дисперсией генеральной совокупности согласно критерию Стьюдента

Цель использования критерия Стьюдента - выявление достоверности различия между данными двух выборок одной и той же генеральной совокупности

Метод Стьюдента применяется для сравнения двух выборок, взятых из одной и той же генеральной совокупности, или двух различных состояний одной и той же выборочной совокупности.

При этом могут представиться следующие случаи:

1. По объему:

а) обе группы большие (n>30);

б) обе группы малые ;

в) одна - большая, вторая - малая.

2. По составу:

а) группы с попарно-зависимыми вариантами, когда i- варианта первой группы сравнивается с i- вариантой второй группы ;

б) группы с попарно-независимыми вариантами (можно менять варианты местами внутри группы).

Критические точки распределения Стьюдента

Число степеней свободы k	Уровень значимости (двусторонняя  критическая значимость)
	0,10	0,05	0,02	0,01	0,002	0,001
1	6,31	12,7	31,82	63,7	318,3	637,0
2	2,92	4,30	6,97	9,92	22,33	31,6
3	2,35	3,18	4,54	5,84	10,22	12,9
4	2ДЗ	2,78	3,75	4,00	7,17	8,61
5	2,01	2,57	3,37	4,03	5,89	6,86
6	1,94	2,45	3,14	3,71	5,21	5,96
7	1,89	2,36	3,00	3,50	4,79	5,40
8	1,86	2,31	2,90	3,36	4,50	5,04
9	1,83	2,26	2,82	3,25	4,30	4,70
10	1,81	2,23	2,76	3,17	4,14	4,59
11	1,80	2,28	2,72	3,11	4,03	4,44
12	1,78	2,18	2,68	3,05	3,93	4,32
13	1,77	2,16	2,65	3,01	3,85	4,22
14	1,76	2,14	2,62	2,98	3,79	4,14
15	1,75	2,13	2,60	2,95	3,73	4,07
16	1,75	2,12	2,58	2,92	3,69	4,01
17	1,74	2,11	2,57	2,90	3,65	3,96
18	1,73	2,10	2,55	2,88	3,61	3,92
19	1,73	2,09	2,54	2,86	3,58	3,88
20	1,73	2,09	2,53	2,85	3,55	3,85
21	1,72	2,08	2,52	2,83	3,53	3,82
22	1,72	2,07	2,51	2,82	3,51	3,79.
23	1,71	2,07	2,50	2,81	3,49	3,77
24	1,71	2,06	2,49	2,80	3,47	3,74
25	1,71	2,06	2,49	2,79	3,45	3,72
26	1,71	2,06	2,48	2,78	3,44	3,71
27	1,71	2,05	2,47	2,77	3,42	3,69
28	1,70	2,05	2,46	2,76	3,40	3,66
29	1,70	2,05	2,46	2,76	3,40	3,66
30	1,70	2,04	2,46	2,75	3,39	3,65
40	1,68	2,02	2,42	2,70	3,31	3,55
60	1,07	2,00	2,39	2,66	3,23	3,46
120	1,66	1,98	2,36	2,62	3,17	3,37

 

 

 

 

 

 

 

3. Сравнительный  анализ методов статистического  исследования РЦБ 

Технический анализ связан с изучением тенденций изменения цен и объемов торговли ценными бумагами в прошлом для определения динамики цен в будущем. Т.е., фундаменталисты изучают причины, движущие рынком, а технические аналитики - следствие. Фундаменталист основывается на обычной логике и постоянно ищет причину того или иного изменения цен, предполагает всестороннее рассмотрение экономико-политических факторов, влияющих на движение цены того или иного товара. Технический аналитик считает, что знать причину вовсе не обязательно, поскольку фундаментальный анализ заложен в технический по определению. Основные задачи, которые решает технический аналитик - это определение фазы текущего состояния рынка, определение долгосрочных, среднесрочных и краткосрочных тенденций, оценка колебания цены в действующем направлении. Все это в итоге позволяет решить главную задачу, стоящую перед инвестором - повысить вероятность прибыльных сделок.

Технический анализ обладает рядом преимуществ:

1) Хотя фундаментальный  анализ и позволяет оценить  соотношение спроса и предложения, показатели экономической статистики, определить отношение цены акции  к прибыли компании и т.д., в  нем отсутствует психологический  компонент, столь необходимый для  адекватной оценки рыночной ситуации. Технический анализ - единственное  средство измерить этот "иррациональный" (эмоциональный) компонент;

2) Технический анализ  является важным компонентом  дисциплинированного инвестирования. При работе на рынке нередко  эмоции начинают преобладать  над рациональным и объективным  расчетом. Технические инструменты  помогают вернуть объективности  главенствующую роль. С помощью  технического анализа трейдер  может рационально управлять  капиталом;

3) Теория случайных событий  утверждает, что сегодняшние рыночные  цены никак не влияют на  рыночные цены последующих дней. Но этот подход не учитывает  важного компонента рынка - психологию  людей. Люди запоминают цены предшествующих  дней и действуют соответственно. Тем самым их действия влияют  на цену, но справедливо и обратное - сама цена влияет на эти  действия. Таким образом, цена является  важным компонентом анализа рынка;

4) Цена является самым  наглядным проявлением соотношения  спроса и предложения. Широкой  публике могут быть неизвестны  какие-то фундаментальные обстоятельства, но они неизбежно отразятся  в цене. Те, кто знает о том  или ином важном событии на  рынке заранее, скорее всего, купят  или продадут до того, как эта  информация повлияет на цену. Поэтому, когда происходит фундаментальное  событие, информация о нем зачастую  уже бывает учтена рынком.

На современном этапе технический анализ имеет большой набор проработанных методов и приемов, к разработке которых причастны многие экономисты и математики, такие как Ч.Доу - основоположник теории, У.Ганн - первый разработчик комбинаций алгебраических и геометрических принципов технического анализа, Б.Вильямс, Дж.Лейн - стохастическая методика, Р.Эллиот - волновая теория и др.

Несмотря на довольно развитую методику теория техническое анализа не потеряла своей актуальности, а наоборот постоянно совершенствуется и пополняется новыми идеями, вследствие того, что массовое использование того или иного метода приводит к снижению эффективности его работы, а следовательно к снижению прибыли трейдера.

Технический анализ рынка ценных бумаг -- это изучение состояния фондового рынка. В его основе лежит теоретическое положение о том, что все внешние силы, влияющие на рынок, в конечном итоге проявляются в двух показателях -- объемах торговли и уровне цен финансовых активов. Поэтому аналитик, занимающийся техническим анализом, не принимает во внимание воздействующие на рынок внешние силы, а изучает динамику его показателей. Другая теоретическая посылка состоит в том, что прошлые состояния рынка периодически повторяются. В связи с этим, задача инвестора состоит в том, чтобы на основе изучения прошлой динамики рынка определить, какой она будет в следующий момент. Конъюнктура рынка зависит от взаимодействия спроса и предложения. Технический анализ призван определить моменты их несоответствия, чтобы ответить на вопрос, когда следует купить или продать ценную бумагу. Технический аналитик обычно пытается предсказать краткосрочные движений рынка.

В основе технического анализа, лежат три основополагающих принципа:

1) Принцип аккумуляции  информации, или "рынок учитывает  все". Этот принцип заключается  в том, что все факторы, которые  по каким-либо причинам могли  или могут повлиять на стоимость  ценной бумаги, воплощены в соотношении  спроса и предложения и нашли  свое отражение в значении  ее рыночного курса. Соответственно  технического аналитика не беспокоит  вопрос о том, какая именно  причина повлияла на баланс  спроса и предложения, его интересует  только, что произошло с ценой.

2) Принцип направленности  движения цен, или "движение цен  подчинено тенденциям". Данный  принцип является основополагающим  в техническом анализе. Он заключается  в том, что в течение какого-либо  периода времени изменение цен  происходит не хаотично, а подчиняясь  некоторой закономерности, которая  существует некоторое время и  проявляется в тенденции конкретной  направленности. Эта тенденция будет  развиваться до тех пор, пока  по каким-либо причинам не начнется  движение в противоположном направлении. Большинство методов технического  анализа являются по своей  природе следующими за тенденцией, т.е. их функция состоит в том, чтобы помочь аналитику распознать  тенденцию и следовать ей на  протяжении своего периода ее  существования.

В техническом анализе выделяются три типа тенденций (трендов):

? восходящая, или растущая, тенденция ("бычий" тренд) - рыночный  курс ценных бумаг растет;

? нисходящая, или падающая, тенденция ("медвежий" тренд) - рыночный  курс ценных бумаг снижается;

? горизонтальная тенденция ("боковой" тренд, или "рыночный  коридор") - определенно направленного  изменения рыночного курса нет.

3) Принцип повторяемости, или "история динамики цен повторяется". Исследования динамики рынка  тесно связаны с особенностями  человеческой психологии. Люди, особенно  в массе, склонны принимать сходные  решения в сходных ситуациях  и, если модели, основанные на  их поведении работали в прошлом, то высока вероятность того, что  они будут работать и в будущем. Учет этого принципа позволяет  оценить сложившуюся ситуацию  на рынке и, с учетом ее исторической  повторяемости, определить наиболее  вероятные направления ее развития.

В той или иной мере каждый инструмент технического анализа учитывает все названные принципы.

В рамках технического анализа определена следующая классификация:

? графические методы;

? количественные или математические  методы.

В процессе анализа инвестор использует графики, дающие представление о динамике цены бумаги и направлении ценового тренда. Представление о направлении ценового тренда дает диаграмма, при построении которой по оси ординат откладывается цена. Аналитик задает для себя шаг изменения цены (фильтр), который он регистрирует. Это означает: если цена акции за день изменилась менее чем на "шаг", то инвестор не принимает это изменение в расчет, и оно не отражается на диаграмме.

Помимо изучения графиков цен акций технический аналитик обращает внимание и на объем торговли.

В целом рост объемов торговли говорит о появлении интереса инвесторов к рынку и о том, что у них произошла переоценка мнений в отношении конъюнктуры рынка.

Следующая характеристика, учитываемая в техническом анализе, -- это определение числа непокрытых продаж акций. Когда инвесторы полагают, что курсовая стоимость акций будет падать, они занимают бумаги и продают их в надежде выкупить позже по более низкой цене понижающийся тренд. В то же время можно ожидать, что в будущем тренд изменится на повышающийся, так как продавцы коротких акций должны будут их выкупить, чтобы вернуть кредиторам. Это, возможно, удержит цены от дальнейшего понижения или даже вызовет их рост.

В рамках технического анализа существует теория противоположного мнения, согласно которой инвестор должен предпринимать действия, противоположные общему настроению на рынке, т. е. продавать, когда остальные лица стремятся купить бумаги, и покупать их, когда другие стараются их продать.

 

Фундаментальный анализ - это оценка множества внешних и внутренних факторов, существенно влияющих на финансовую и хозяйственную деятельность компании, результаты которой находят отражение в рыночной стоимости ее ценных бумаг. Таких факторов великое множество. Это и деятельность конкурентов, и политическая ситуация в стране, и эффективность менеджмента, и неукоснительное соблюдение прав акционеров общества, и финансовое положение компании.

Главной целью применения фундаментального анализа является определение текущей рыночной стоимости ценной бумаги и последующий ее мониторинг для принятия соответствующих инвестиционных решений.

При проведении фундаментального анализа следует принимать во внимание и оценивать множество факторов, оказывающих существенное влияние на хозяйственную и финансовую деятельности предприятия. Все они отражаются на рыночной стоимости акций компании: общая политическая обстановка; финансовое положение предприятия; эффективность управления компанией; соблюдение прав акционеров; деятельность конкурентов и др.

Для проведения фундаментального анализа сначала нужно собрать и обработать информацию, поскольку необходимо определить стоимость одной акции. Следовательно, для осуществления фундаментального анализа необходима информационная открытость (прозрачность) экономики и доступ к данным компаний, иначе фундаментальный анализ будет неэффективным.

Процесс сбора информации представляет собой выделение и оценку каждого фактора, оказывающего воздействие на спрос и предложение ценных бумаг на рынке:

- гибкость спроса и  предложения;

- состояние экономики  государства;

- внешних факторов, определяющих  спрос и предложение конкретного  актива: общий уровень цен и  уровень цен на связанные активы; изменение валютного курса; политический  климат.

- поиск инвестиционных  возможностей вложения средств  в акции корпораций с максимально  возможной доходностью и минимальным  риском, т.е. фактически - определение  инвестиционной привлекательности  предприятия (страны, региона, отрасли) по экономическим показателям;

- исследование ликвидности  финансовых инструментов компании;