Содержание

57

Список использованных источников……………………………………………..58

Приложение А …………..…………………………………………………………59

Введение

      История фондового рынка насчитывает  четыре века и берет свое начало с момента открытия первой в мире фондовой биржи в г. Амстердам в 1611 году. Сами ценные бумаги существуют с доисторических времен (обычно это долговые расписки и приравненные к ним записи на приспособленных носителях). Однако именно с начала XVII века ценные бумаги становятся предметом организованной торговли. При этом термин «бумаги» в ряде частных случаев не связан с материальным носителем ценной бумаги. Сегодня львиная доля операций с ценными бумагами совершается в безбумажной форме, в формате транзакций через электронные депозитарные счета. Владелец ценной бумаги для признания своего права владения может довольствоваться как сертификатом бумаги, выписываемым эмитентом, так и выпиской со счета-депо или из реестра акционеров.

      Российский рынок ценных бумаг зародился сравнительно недавно. Однако за это время на рынке произошло множество захватывающих событий. Сюда относятся зарождение новых акционерных обществ на базе приватизируемых предприятий в 1992-1993 годах, буйный рынок ваучеров в этот же период, крах финансовых пирамид в 1994–1995 годах, зарождение рынка валютных фьючерсов в 1994 году, систему государственных краткосрочных обязательств (ГКО) и ее крах в августе 1998 года, вместе с рынком фьючерсов. Российский рынок ценных бумаг был и остается диким, несмотря на массу усилий организаторов рынка сделать его цивилизованным.

      Сегодня инвестировать в акции российских эмитентов означает попросту терять деньги, потому что обиходная практика сокрытия прибылей делает акции убыточным активом.

      Что же в состоянии вернуть частного инвестора на российский фондовый рынок? Есть несколько ключевых условий:

• экономическая и правовая стабильность в стране;
• продуманная система налогообложения;
• система государственных гарантий для инвесторов, включая систему государственного страхования технических рисков организаторов рынка ценных бумаг;
• высокая степень информационной обеспеченности принимаемых инвестиционных решений.

      Последнее соображение заслуживает особого  внимания. Сегодня инвестор в те или иные российские акции практически лишен информации о состоянии эмитента в той мере, в которой этого требуют критерии оперативности, доступности и полноты. В развитых странах инвестор имеет свободный доступ к информации об эмитенте через специализированные сайты в Интернете. В России только небольшое число крупных акционерных обществ обладают своими сайтами, где сосредоточена их финансовая отчетность. Есть ряд биржевых сайтов, но информация на них не обладает должной степенью полноты для принятия решений. Практически не развит институт фондового консалтинга.

      Словом, российскому инвестору требуется  колоссальное мужество и мастерство, чтобы оставаться на фондовом рынке и преуспевать на нем.

      Фондовый рынок США отличается от российского как небо от земли, и вот почему. Теми детскими болезнями, что болеет фондовый рынок России, Соединенные Штаты переболели еще в середине позапрошлого века. Начиная с 30-х годов ХХ-го века, в США действует система государственного контроля за рынком, реализуемая Комиссией по ценным бумагам и фондовым биржам (SEC), что предотвращает огромный процент мошенничества и недобросовестного участия на рынке (в частности, незаконного использования внутренней информации и притворных сделок). Усилиями SEC невозможно было предотвратить масштабные падения рынка в конце 70-х, 80-х годов прошлого столетия, а также кризис акций высокотехнологичного сектора в конце 2000 года, который развивается и по сей день. Однако именно старания SEC привели к тому, что сегодня любой инвестор в американские ценные бумаги может абсолютно бесплатно в кратчайшие сроки получить всевозможную информацию об эмитенте этих бумаг. Именно SEC обязует компании информировать ее о любых своих решениях и сделках, которые могут существенно повлиять на выбор акций этих компаний в качестве объекта для инвестирования.

      Но, так или иначе, и на рынке США  присутствуют все виды рисков инвестиций в ценные бумаги.

      Как учитывать риски при принятии финансовых решений? Их надо научиться правильно оценивать. И, чтобы качественно исследовать природу этих рисков, необходимы специализированные математические методы.

      Очень часто вероятностные методы, традиционно употребляемые для анализа инвестиций, обнаруживают свою полную беспомощность перед лицом неопределенности, которую принято называть «дурной». Минимаксные подходы, рассчитанные на самые плачевные сценарии развития событий, делают задачу бессмысленной, так как закладываться на самое плохое означает перестать инвестировать вообще, так как всегда остаются шансы просто потерять все деньги.

      И тогда на помощь инвестиционному  аналитику приходят методы, основанные на теории нечетких (размытых) множеств. Один из этих методов рассматривается в моей дипломной работе. Структура, которой такова:

      В 1 главе рассматриваются фондовые инвестиции, дается краткий обзор путей анализа инвестиционных рисков и оценивается роль человеческого фактора при принятии инвестиционных решений.

      Во 2 главе даются основы теории нечетких множеств. В частности, прорывом в теории можно считать введение понятий квазистатистики и вероятностного распределения с нечеткими параметрами.

      В 3 главе рассматриваются методы оценки риска банкротства эмитента.

      В приложении приведена  реализация метода комплексного финансового анализа эмитента ценных бумаг с использованием нечётких описаний в среде Borland C++Builder 6.0. Программа позволяет, используя соответствующие экспертные данные, оценивать степень риска банкротства предприятия без ограничений по отрасли и географическому положению.

      1 Инвестиции, неопределенность и риски

      1.1 Существо инвестирования в ценные бумаги 

      Лицо, принимающее решение о вложениях  на рынке капиталов, следует в общем случае называть вкладчиком. Вклады разделяют на:

      а) традиционные сбережения – вклады в традиционные денежные инструменты. Служат средством отложения денег в сторону до лучших времен или на «черный день» без потери стоимости этих вложений. С точки зрения доходности вложений традиционные сбережения по уровню процента на вложенный капитал сопоставимы с темпами инфляции. К рискам в этих операциях относятся процентный риск (когда темпы инфляции внезапно опередят ставку по депозиту) и риск банковского и межбанковского дефолта. Вкладчика для традиционных сбережений называют классическим банковским депонентом. Для того чтобы быть депонентом, не требуется никакого образования в области.

      в) инвестиции – вклады в ценные бумаги. Служат целям накопления капитала на средне- и долгосрочной основе без существенных потерь его ликвидности. Они могут располагать произвольно высоким уровнем доходности. Традиционно высокий курсовой риск, скажем, для акций, сопряжен с ненулевым уровнем риска банкротства эмитента ценной бумаги. Впрочем, высокий риск – это плата за высоко-ожидаемую доходность. Вкладчика для инвестиций называют – классическим инвестором. Чтобы быть инвестором, необходимо отчетливо понимать свои инвестиционные цели и пути их достижения с приемлемым риском для себя.

      с) спекуляции – краткосрочные операции на финансовых рынках в целях извлечения оперативного курсового дохода. Целью является извлечение быстрой рискованной прибыли. Они могут располагать произвольно высоким уровнем доходности. А риск этих операций сопоставим с риском в азартных играх. Вкладчиком здесь является – биржевой спекулянт. Это высококлассный и хорошо информированный специалист в области биржевой игры, владеющий приемами технического и фундаментального анализа ценных бумаг.

      Отсюда  преимущества и недостатки всех трех видов вложений. Традиционные сбережения обычно сохранны и высоколиквидны, но они не обыгрывают инфляцию. Инвестиции обладают различными уровнями надежности, доходности и ликвидности, и при наличии возможности сделать приличное состояние на небольшом стартовом капитале сохраняются высокие шансы потерять все вложения или большую их часть. Но грамотные инвестиции, рассматриваемые в долгосрочной перспективе, непременно опережают по доходности темпы денежной инфляции. Это и естественно, потому что именно долгосрочные инвестиции, в первую очередь, служат целям становления и развития страновой экономики, приросту национального дохода. Спекуляции же могут обогатить за одну ночь, как и рулетка, но те же шансы присутствуют и на полную потерю вложений.

2. Неопределенность, сопряженная с инвестициями

      Классификация видов неопределенности:

      I Неясность (отсутствие точного знания) относительно будущего состояния всех параметров рынка, на котором совершаются инвестиции.

      II Нечеткость классификации текущего положения эмитента и состояния рынка данной ценной бумаги.

      Неопределенность  – это неустранимое качество рыночной среды, связанное с тем, что на рыночные условия оказывает свое одновременное воздействие неизмеримое число факторов различной природы и направленности, не подлежащих совокупной оценке. Но и даже если бы все превходящие рыночные факторы были в модели учтены (что невероятно), сохранилась бы неустранимая неопределенность относительно характера реакций рынка на те или иные воздействия.

3. Риски инвестирования

      Неопределенность можно рассматривать как характеристику системы фондового рынка на котором принимаются инвестиционные решения. Отсюда специфика риска инвестиционных решений, которая состоит в следующем [1]:

• инвестор может ошибочно прогнозировать будущий рост стоимости приобретаемых активов, в то время как ряд неучтенных инвестором факторов приведет, напротив, к падению котировок;
• инвестор может неверно оценить текущее состояние рынка или финансовое состояние эмитента ценных бумаг, исходя из ошибочных исходных предпосылок или данных, полученных ошибочным спобобом.

      Под риском инвестиций здесь понимается возможность возникновения убытков от вложения в ценные бумаги. Все инвестиционные риски могут быть классифицированы по источникам их появления следующим образом:

• общерыночные – риски падения курсовой цены бумаги в связи с общей тенденцией падения рыночных цен;
• производственные – риски, связанные с ухудшением экономического положения эмитента без существенного увеличения риска его банкротства;
• дефолтные – риски, связанные с возможностью банкротства эмитента или его краткосрочной неплатежеспособности;
• коррекционные – риски падения цены, связанные с балансировкой положения бумаги на рынке (например, при установлении справедливого соотношения цены бумаги и доходов по ней);
• процентные – риски, связанные с ростом процентной ставки по безрисковым вложениям и, соответственно, процентных ставок по низкорисковым облигациям;
• новостные – риски, связанные с возникновением дурных новостей или слухов о положении компании-эмитента;
• макрориски – риски, связанные с ухудшением положения отрасли, к которой принадлежит эмитент, в структуре национальной экономики, или с ухудшением позиций самой страны на международном рынке (например, в результате рецессии, как сейчас мы и наблюдаем на примере США);
• криминальные – риски, связанные с ухудшением состояния эмитента в результате злого умысла сил, находящихся вне и/или внутри компании. Сюда можно отнести банкротство крупнейшей энергетической компании США Enron и связанные с этим скандальные факты завышения отчетной прибыли, уничтожения документации аудиторами фирмы и т.п.

      Анализ  перечисленных рисков может осуществляться на базе исходных данных той природы, что присущи данному виду рисков. Например, для оценки коррекционных рисков можно использовать количественные модели, основанные на применении теории случайных процессов. Криминальные же риски следует анализировать на базе качественных моделей, в основу которых ложатся высказывания и оценки, сформулированные на естественном языке.

      Итак, с общесистемной точки зрения риск вплотную связан с неопределенностью. Количественно измеряя неопределенность, мы можем той же мерой оценивать степень риска инвестиций, и наоборот. Если бы нам все было ясно и известно заранее, то ни о каком риске не было бы и речи, так как не существовало бы ни одной возможности, альтернативной заранее определенному порядку развития событий.

1. Существующие  способы оценки рисков инвестиций

      При оценке рисков мы должны применять не только качественные суждения об этих рисках, но и методы их количественного анализа.

      Очень часто под риском вложений в ценную бумагу понимается ее волатильность (колеблемость относительно среднего значения). Имеется мнение, что волатильность не может отражать инвестиционного риска в силу того, что болезненность убытков для инвестора несопоставима с удовлетворенностью прибылью. Поэтому отклонения котировок от ожидаемых значений в большую и в меньшую сторону неравноценны. Тем не менее, когда это не оговорено особо, под риском понимают волатильность.

      Главная проблема оценивания инвестиционных рисков состоит в том, что события, происходящие на фондовом рынке, часто не обладают свойством устойчивой повторяемости и однородности. Поэтому применение в анализе такого распространенного инструмента, как вероятностей, наталкивается на серьезные препятствия модельного характера.

      Вероятности – это исторически первый способ учета неопределенности при принятии решений. Он заключается в оценке частот тех или иных исходов. При этом исследованная частота не является характеристикой единичного события, а полного их множества – генеральной совокупности событий.

      В конце XIX века вероятностные методы успешно применялись в статистике. С развитием технической кибернетики во второй половине XX века методы теории вероятностей получили широкое распространение во всех сферах жизни. Особенно там, где речь шла об однородных событиях массового характера, а именно – в теории массового обслуживания и в технической теории надежности.

      Однако, начиная с 50-х годов, появились  работы, ставящие под сомнение тотальную применимость вероятностной теории к учету неопределенности. Авторы этих работ отмечали, что классическая вероятность аксиоматически определена как характеристика генеральной совокупности статистически однородных случайных событий. В том случае, если статистической однородности нет, то применение классических вероятностей в анализе оказывается незаконным.

      Реакцией  на эти вполне обоснованные замечания  стали фундаментальные работы Сэвиджа, Пойа, Кайберга, Фишберна, де Финетти  и других, где обосновывалось введение неклассических вероятностей, не имеющих частотного смысла, а выражающих познавательную активность исследователя случайных процессов или лица, вынужденного принимать решения в условиях дефицита информации. Так появились субъективные (аксиологические) вероятности. При этом подавляющее большинство научных результатов из классической теории вероятностей перешло в теорию аксиологических вероятностей.

      Помимо  появления неклассических вероятностей произошол всплеск интереса к минимаксным подходам, а также зарождение теории нечетких множеств.

      Минимаксные подходы ставят своей целью отказаться от учета неопределенности "весовым  методом". Из всего поля допустимых реализаций (сценариев) минимаксные методы выбирают два, при которых эффект принимает последовательно максимальное или минимальное значение. При этом лицо, принимающее решения (ЛПР) обязан отреагировать на ситуацию таким образом, чтобы добиться наилучших результатов в наихудших условиях. Считается, что такое поведение ЛПР является наиболее оптимальным.

      Минимаксные подходы, рассчитанные на самые плачевные сценарии развития событий. Настраивать систему принятия решений на наихудший исход означает производить неоправданно высокие затраты и создавать необоснованные уровни всевозможных резервов.

      Тогда на помощь инвестиционному аналитику приходят методы, опирающиеся на теорию нечетких множеств. Теория нечетких множеств была заложена в фундаментальной книге Лофти Заде [2]. Первоначальным замыслом этой теории было построить функциональное соответствие между нечеткими лингвистическими описаниями (типа "высокий", "теплый" и т.д.) и специальными функциями, выражающими степень принадлежности значений измеряемых параметров (длины, температуры, веса и т.д.) упомянутым нечетким описаниям.

      Там же в [2] были введены так называемые лингвистические вероятности – вероятности, заданные не количественно, а при помощи нечетко-смысловой оценки.

      Заде  определил нечеткие множества как  инструмент построения теории возможностей. С тех пор научные категории случайности и возможности, вероятности и ожидаемости получают тоеретическое разграничение.

      Также достижением теории нечетких множеств является введение в обиход нечетких чисел как нечетких подмножеств специализированного вида, соответствующих высказываниям типа "значение переменной примерно равно а". С их введением оказалось возможным прогнозировать будущие значения параметров, которые ожидаемо меняются в установленном расчетном диапазоне.

      Начиная с конца 70-х годов, методы теории нечетких множеств начинают применяться в экономике. Сегодня зарубежный рынок нечетких контроллеров (разновидность которых установлена например в стиральных машинах марки LG) обладает емкостью в миллиарды долларов. Нечеткая логика, как модель человеческих мыслительных процессов, встроена в системы искусственного интеллекта и в автоматизированные средства поддержки принятия решений (в частности, в системы управления технологическими процессами). С некоторых пор нечеткие знания начали активно применяться для выработки брокерских рекомендаций по приобретению (удержанию, продаже) ценных бумаг.

      Существенным  преимуществом теории вероятностей является многовековой исторический опыт использования вероятностей и логических схем на их основе. Однако, когда неопределенность относительно будущего состояния объекта  исследования теряет черты статистической неопределенности, классическая вероятность, как измеримая в ходе испытаний характеристика массовых процессов, уходит в небытие. Ухудшение информационной обстановки вызывает к жизни субъективные вероятности, однако тут же возникает проблема достоверности вероятностных оценок. ЛПР, присваивая вероятностям точечные значения в ходе некоего виртуального пари, исходит из соображений собственных экономических или иных предпочтений, которые могут быть деформированы искаженными ожиданиями и пристрастиями. Это же замечание справедливо и в том случае, когда оценкой вероятностей занимается не ЛПР, а сторонний эксперт.

      При выборе оценок субъективных вероятностей часто ссылаются на известный  принцип Гиббса-Джейнса: среди всех вероятностных распределений согласованных с исходной информацией о неопределенности соответствующего показателя, рекомендуется выбирать то, которому отвечает наибольшая энтропия. Многие исследователи прибегали к этому принципу для обоснования вероятностных гипотез в структуре допущений исходной модели. Однако законным возражением против этого принципа, выдвинутым в последнее время, является то, что принцип максимума энтропии не обеспечивает автоматически монотонности критерия ожидаемого эффекта [3]. Отсюда следует, что принцип максимума энтропии должен дополняться граничными условиями применимости этого критерия при выборе вероятностных распределений.

      В случае же применения нечетких чисел  к прогнозу параметров от ЛПР требуется  не формировать точечные вероятностные  оценки, а задавать расчетный коридор значений прогнозируемых параметров. Тогда ожидаемый эффект оценивается экспертом также как нечеткое число со своим расчетным разбросом (степенью нечеткости). Здесь возникают инженерные преимущества метода, основанного на нечеткостях, т.к. исследователь оперирует не косвенными оценками (куда относим и вероятности), а прямыми проектными данными о разбросе параметров, что есть хорошо известная практика интервального подхода к проектным оценкам.

      Что же касается оценки риска принятия решения в условиях неопределенности, то субъектно-вероятностные и нечетко-множественные методы предоставляют исследователю здесь примерно одинаковые возможности. Степень устойчивости решений верифицируется в ходе анализа чувствительности решения к колебаниям исходных данных, и эта устойчивость может оцениваться аналитически.

      Итак, на стороне вероятностных методов  оказывается традиция, а на стороне  нечетко-множественных подходов – удобства в инженерном применении и повышенная степень обоснованности, поскольку в нечетко-множественный расчет попадают все возможные сценарии развития событий, чего не скажешь, например, о схеме Гурвица, настроенной на конечное дискретное множество сценариев. Ну и потом, за нечеткими множествами остается эксклюзив количественной интерпретации качественных факторов, выраженных в терминах естественного языка.

5. Роль  предпочтений и ожиданий инвестора

      Ответственность за принятое решение всегда лежит  на том, кто его принимает. И в  этом смысле притензии инвестора на то, что «эти бумаги мне посоветовал купить консультант, а сейчас они упали», являются несостоятельными. Консультант не отвечает за решения инвестора, он отвечает только за достоверность и полноту информации, что он выдает. Назвав какие-то акции «стоящими», консультант вовсе не гарантирует того, что они будут приносить доход. Также консультант не может гарантировать дохода по облигациям, так как он не страхует дефолтных рисков. Поэтому, раз решение – это прерогатива самого инвестора, то и анализ своих собственных решений он должен проводить самостоятельно.

      Например, рассматривая фундаментальные характеристики бумаги, инвестор оценивает текущее  значение показателя P/E (цена к доходам), которое равно 20. «Много» это или «мало». На этом этапе инвестор может обратиться к консультанту. Точным ответом на вопрос инвестора будет гистограмма, где по оси Х отложены значения показателя P/E, а по оси Y – то, с какой относительной частотой выпадают те или иные значения показателя для предприятий той же отрасли, что и объект анализа.

      Анализируя  гистограмму, инвестор может задаться вопросом, почему одним компаниям  позволено иметь большие значения P/E, а другим – меньшие, и какой  уровень P/E следует считать объективным. Инвестор опять беспокоит своего консультанта, и тот выдает заключение. Оказывается, доходность бумаги состоит в обратном отношении к ее надежности, и зачастую люди покупают высококапитализированные компании, имея ввиду в первую очередь низкий риск дефолта, а во вторую очередь рассматривая уже соображения, связанные с доходностью. Что до объективного уровня, то все зависит от периода анализа. Например, для высокотехнологичных компаний в 1999-2000 годов характерным уровнем P/E был уровень в несколько десятков единиц. Сегодня же типовое значение – 10-15, потому что произошла коррекция.

      И вот инвестор созрел для того, чтобы  принимать решение. Он говорит себе: «Сегодня у компании Х цена акций $20, а соотношение P/E составляет 41. Ее капитализация – 100 млрд долларов, однако я считаю, что компания все равно переоценена, и такой уровень P/E – слишком высокий. Для этой компании я считаю приемлемым диапазон P/E порядка 30-35. И даже если сегодня цена компании растет, я тем не менее нахожу, что этот рост ненадежен и может смениться спадом. Я буду покупать эти акции при целевой цене на уровне $15-$17, что соответствует моим ожиданиям».

      Таким образом, инвестор произвел свою самостоятельную  оценку ситуации и принял решение. При  этом в основаниях этого решения  мы можем увидеть:

• ожидания – связанные с перспективами роста данных акций;
• нечеткую классификацию, когда инвестор сопоставлял текущую капитализацию компании с ее P/E и производил анализ уровня показателя.

      Всё, что инвестор говорит на словах, он может вполне трансформировать в описания на языке математики. И тогда ожидания, предпочтения и нечеткие оценки, сделанные инвестором, явятся исходной информацией для моделирования предпосылок для принятия (непринятия) инвестиционного решения.

      Оценивая  акции, инвестор может производить  и макроэкономические оценки, например, перспектив тех или иных отраслей или даже национальной экономики. Уже в том утверждении, что США проходят фазу рецессии, содержится огромное количество информации, которую необходимо учитывать для принятии решения. Рецессия ставит одни отрасли в привелегированное положение, а другие отрасли оказываются ущемленными. Значит, идет межотраслевое перераспределение инвестиционных рисков, которое надо иметь ввиду.

      Инвестор, покупая или продавая акции, должен составить себе мнение о том, какой  рынок сейчас одерживает победу –  «медвежий» или «бычий». Это дает ему основания считать, «что на «медвежьем» рынке переоцененные активы, скорее всего, упадут, а недооцененные, если и упадут, то неглубоко. И наоборот: на «бычем» рынке недооцененные активы, скорее всего, возрастут, а переоцененные, если и возрастут, то несильно». Все, что отмечено курсивом в этих закавыченных предложениях, представляет собой предмет оценки инвестором текущего состояния рынка и его переспектив.

      Фондовый рынок обладает существенным уровнем неопределенности, что влечет неустранимый риск, сопровождающий принятие инвестиционных решений. В ряде частных случаев традиционные методы анализа этого риска оказываются несостоятельными, так как они ориентируются на традиционный тип неопределенности, связанный с поведением однотипных объектов с неизменными свойствами. Связанные с такой банальной неопределенностью риски сравнительно легко оцениваются на базе широко известных методов теории вероятностей. Однако в большинстве случаев фондовый рынок является ненадлежащим объектом для классического статистического исследования, так как объекты выборки из генеральной совокупности не обладают свойством статистической однородности, а случайные процессы не имеют постоянных параметров, так что никакие статистические гипотезы о виде указанных процессов подтверждены быть не могут.