Исследование рынка криптовалют в условиях бифуркации
Определения понятия финансового пузыря и анализ текущей ситуации на рынке криптовалют. Тесты, основанные на граничной дисперсии. Тест Ван Нордена. Особенности применения математических методов для определения и моделирования пузырей на рынке криптовалют.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 23.09.2018 |
| Размер файла | 3,7 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
[Введите текст]
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»
Факультет «Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента» Департамент Финансов
Туруханов Егор Дмитриевич
Исследование рынка криптовалют в условиях бифуркации
Выпускная квалификационная работа - бакалаврская работа
по направлению подготовки 38.03.01 «Экономика»
студента группы № 143
образовательная программа «Экономика»
Санкт-Петербург
2018
Содержание
Введение
Глава 1. Определения понятия финансового пузыря и анализ текущей ситуации на рынке криптовалют
1.1 Определение и особенности формирования пузыря на рынках активов
1.2 Описание рынка криптовалют
Глава 2. Анализ основных методов определния пузырей во временных рядах
2.1 Тесты, основанные на граничной дисперсии
2.2 Двухфазный тест Веста
2.3 Тесты, основанные на интеграции и коинтеграции
2.4 Тест Йохансена-Леду-Сорнетта
2.5 Тест PSY
Глава 3. Применение математических методов для определения и моделирования пузырей на рынке криптовалют
3.1 Описание данных и метода исследования
3.2 Использование методик PSY и LPPL
Заключение
Приложение 1
Приложение 2
Приложение 3
Введение
В настоящий момент рынок криптовалют является предметом интереса для многих профессиональных инвесторов, как и людей слабо знакомых с инвестирование. Этому способствует, как широкое освещение этого рынка в СМИ и высокие доходности, которые могут за месяц превышать средние доходности на фондовом рынке. Однако, участие в торгах на этом рынке также связано и с более высоким риском, по сравнению с традиционным фондовым рынком. Всё это напоминает этапы финансовых пузырей, имевшие место в истории США. Тогда новые рынки или в новые сферы инвестирования также приходили новые игроки и большой поток капитала, что в последствии сформировало пузырь активов, и в последующем вызвало крупный финансовый кризис, из-за его окончания. Более того, всё больше известных экономистов выдвигают предположения, что рынок криптовалют представляет из себя ещё один финансовый пузырь, который возможно становиться одним из наиболее крупных во всей истории. Исследование финансовых пузырей достаточно молодая сфера научного исследования, поэтому в данный момент существует мало работ по этой теме, тем более в русскоязычной. Даже несмотря на всю её актуальность, исследования пузыря активов на рынке криптовалют ещё более важная тема работ по которой единицы в мировой литературе. В отечественной литературе такие работы вовсе отсутствуют, поэтому тема актуальна и существует необходимость исследований в этой сфере.
Основная цель работы состоит разработке моделей для прогнозирования пузырей активов на рынке криптовалют в условиях неопределённости. Объектом исследования будет рынок криптовалют. Основные задачи работы:
Определение основных понятий - финансовый пузырь, криптовалюта.
Анализ исторической динамики цен на криптовалюты и оценка текущей ситуации.
Обзор существующих методов для обнаружения и моделирования финансовых пузырей.
Разработка моделей тестирование и моделирования финансовых пузырей на рынке криптовалют.
Тестирование моделей.
Сравнительный анализ результатов тестирования и моделирования финансовых пузырей на рынке криптовалют.
Объектом исследования является рынок криптовалют. Предметом исследования выступают инструменты рынка криптовалют. Начальная гипотеза исследования - в 2017 году на рынке криптовалют действительно наблюдался финансовый пузырь, однако падение цен на криптовалюты в конце 2017 года не был его завершением. Для проверки этих гипотез использованы следующие научные методы: анализ, синтез, индукция, дедукция, аналогия, обобщение, а также экономико-математические методы.
Глава 1. Определения понятия финансового пузыря и анализ текущей ситуации на рынке криптовалют
1.1 Определение и особенности формирования пузыря на рынках активов
Финансовые рынки являются одной из самых значимых сфер жизни граждан. Однако, как и любые рынки они не идеальны и нерациональность индивидов на них активно проявляется. Одним из таких проявлений являются пузыри, пузыри активов или “перегретость” сферы, переизбыток активов. Зачастую это проявляется не на всём рынке, а на какой-либо одной сфере. Окончание же пузыря или его окончательный взрыв может повлиять и на весь рынок в целом, как это например было во время кризиса в 2008 году, вызванного взрывом пузыря долговых обеспеченных обязательств или в конце 1990-ых, конца пузыря акций высокотехнологичных компаний. Пузырь активов определяют как ситуацию на рынке, когда цена на актив значительно отличается от его действительной, реальной цены. Одним из факторов формирования пузыря может являться переоценка участниками рынка будущего перегретой сферы или же какой-либо технологии.
Первым зафиксированным пузырем является пузырь XII века, а именно Тюльпаномания имевшая место в Голландии. Так как зачастую сложно определить истинную ценность актива, то определением пузырей занимаются уже после его завершения. Само резкое падение стоимости актива после длительного периода роста называют разрывом пузыря. Это фаза, с точки зрения теории циклов, является отрицательным механизмом реагирования рынка, в соответствии с чем устанавливается новая оптимальная цена, находящаяся значительно ниже, чем максимальное значение цены актива. Волатильность цены актива во время формирования пузыря достигает высоких темпов, что не позволяет определить оптимальную цены с помощью базового механизма экономической теории - спроса и предложения.
Многие экономисты считают причинами пузыря лишь отклонение его цены от действительной, исследования же подтверждают, что не все пузыри начинают существовать по причинам чрезмерной ликвидности или иррационального поведения агентов экономики. Существуют рациональные пузыри, когда инвесторы понимают, что текущие высокие доходности актива не вечны и когда-нибудь последует сильный спад. Однако до тех пор, пока этого не произошло инвесторы пытаются заработать на этом, осознавая все риски. Этот вид пузыря возможен благодаря тому, что вероятность и временной период его конца может быть предсказан с помощью статистических методов, в частности модели Маркова.
Последние исследования в сфере причинах появления пузырей показали, что одним из главных фактов образования пузыря может служить кредитное плечо, которым могут пользовать инвесторы при покупке растущего в цене актива.
Однако пузыри образуются не только на рынках с неопределенности, они также существуют на предсказуемых видах рынков. Так, что их участники способны определить реальную стоимость актива и установить наличие пузыря в конкретный момент времени. Однако, пузыри наблюдаются и контролируемых симуляциях рынка. Пузыри активов в условиях симуляция сохраняются даже при наличии факторов, ограничивающих эффективность рынка и приближающих ситуацию к реальной.
Пока не существует единого мнения касательно истинной причины пузырей, существуют ряд доказательств, опровергающих теорию “Большого дурака”, теорию утверждающую, что одной из наиболее важных причин образования финансовых пузырей является ограниченная рациональность индивидов. Эксперимент показал, что пузыри образуются даже в условиях полной осведомленности и договорённости всех участниках рынка о ценах на актив. Также было показано, что образование финансовых пузырей происходит в условиях отсутствия возможности спекуляций или, когда у участников рынка отсутствует полная уверенность о будущем отсутствует. [20;19;23]
Недавнее качественное исследование в области теорий пузыря доказывает, что рыночная спекуляция, впоследствии ставшая причиной образования пузыря обусловленная культурными нормами, глубоко закрепленными в общественном строе, и поддерживающимися наиболее влиятельными социальными институтами того времени. Они указывают на такие факторы важные факторы как периоды инноваций, возможность легко получить кредит, упрощённые схемы регулирования, и возможность внешних инвестиций. Они выделяют, эти причины как одни из наиболее важных в формировании финансовых пузырей.
Одной из наиболее вероятных причин зарождения пузырей является высокая ликвидность денег на рынке, что приводит к сложностям с кредитованием банков, это создаёт условия для неконтролируемых изменений цен, вызванных спекулятивными действиями участников рынка с заёмным капиталом.
Чрезмерная денежная ликвидность в экономики возникает вследствие жесткой денежной кредитной политики центрального банка. Высокая денежная ликвидность появляется в то время, когда центральные банки осуществляют экспансию денежно-кредитной политикой. Так низкие процентные ставки стимулируют инверторов к привлечению средств с помощью кредитов, и увеличения их финансового рычага. Далее они используют этот заёмный капитал для инвестирования в акции, недвижимость - рисковые активы. Такое поведение инвесторов ведёт к образованию хрупкой экономики, склонной к образованию пузыря активов.
Так финансовые пузыри образуются при большом скоплении капитала в одной отрасли, что заставляет оценивать эту отрасль или актив выше его справедливой стоимости. Когда происходит крах пузыря активов, цена начинает резко стремиться к своему справедливому значению.
Также выделяют социальные факторы образования финансовых пузырей:
Теория большого дурака
Данная теория объясняет образование пузырей вследствие оптимистичных ожиданий инвесторов от отрасли или актива. Эти инвесторы с каждым разом перепродают активов по более высокой цене, что в конце концов приводит к образованию пузыря и его последующему краху.
Экстраполяция.
Инвесторы склоны экстраполировать прошлые высокие доходности актива на будущее, что приводит к завышенным ожиданиям инвесторов. Всё это ведёт к переоцененным, завышенным ценам активов и образованию пузыря цен активов.
Поведение толпы.
Данное объяснение основано на стратегии инвесторов следовать за главенствующим трендом на рынке, не думая о реальных причинах такого движения.[3]
Другой причиной нетерпимости к риску может служить наличие картеля или на рынке. Картель на рынке с очень большими запасами и резервами капитала может спровоцировать финансовый пузырь, инвестируя значительные средства в данный актив, создавая относительный дефицит, который повышает цену этого актива. Из-за влияние этого картеля на рынке меньшие фирмы-конкуренты последуют этому примеру, аналогично инвестируя в актив из-за роста его цены.[1]
Однако в отличие компании, создающей пузырь, эти более мелкие компании финансово неспособны выдерживать резкое снижение цены актива в будущем. Когда картель или крупная фирма чувствует, что цена актива достигла своего максимума, она может быстро начать продать, ускорив тем самым снижение цены, заставляя более мелкие фирмы объявлять банкротство.
Ниже представлены характеристики, свойственные большинству пузырей:
Необычные изменения в показателях или отношениях между ними относительно их прошлых значений. Например, в пузыре недвижимости 2000-х годов цены на жилье были необычайно высокими по сравнению с доходом.
Повышенное использование финансовых рычагов для приобретения активов. Например, покупка акций с маржой или покупка недвижимости с низким первоначальным взносом.
Более высокий риск кредитования и заимствования, например, выдача кредитов заемщикам с более низким кредитным рейтингом в сочетании с ипотекой с регулируемой ставкой.
Рационализация решений о заимствованиях, кредитовании и покупке на основе ожидаемого будущего роста цен, а не способности заемщика погасить задолженность.
Рационализация цен на активы путем все более слабых аргументов, таких как “сейчас ситуация иная” или «цены будут только расти».
Высокое присутствие маркетинга или освещения в средствах массовой информации, связанных с активом.
Отрицательное сальдо международной торговли, приводящее к избытку сбережений по сравнению с инвестициями, увеличивая тем самым волатильность потоков капитала между странами. Например, поток сбережений из Азии в США был одним из факторов образования пузыря на рынке недвижимости в 2000-ых годах.
Низкая процентная ставка, которая поощряет кредитование и заимствование.
Представлены этапы характерные финансового пузыря. Экономист Хайман П. Мински предложил модель финансового нестабильности и её влияния на экономику, выделив пять этапов финансового пузыря: смещение, бум, эйфория, получение прибыли и паника.
Смещение: Смещение происходит, когда инвесторы находят новую прибыльную сферу инвестиций, такую как новая технология или же ситуация, когда происходит снижение процентных ставок. Классическим примером смещения является снижение ставки федеральных фондов США с 6,5% в мае 2000 года до 1% в июне 2003 года. За этот трехлетний период процентная ставка по 30-летним ипотечным кредитам с фиксированной ставкой снизилась на 2,5 процент, показывая исторические минимумы в 5,21%, что в последствии и привело к началу пузыря на рынке недвижимости.
Бум: Цены сначала снижаются, после смещения, но затем набирают обороты, поскольку все больше и больше участников входят на рынок, создавая предпосылки для фазы бума. На этом этапе рассматриваемый актив получает широкое освещение в средствах массовой информации. Страх упустить такой высокодоходный актив привлекает на рынок, всё больше и больше участников, ещё больше увеличивая его цену и “раздувая” финансовый пузырь.
Эйфория: на этом этапе, инвесторы забывают о стратегиях страхования рисков, наблюдая за высокими темпами роста стоимости актива. Теория «большего дура» показанная выше получает всё непосредственное доказательство. На этом этапе цена достигает своих максимальных значений. Например, на пике японского пузыря недвижимости в 1989 году земля в Токио продавалась за $139 000 за квадратный фут и более чем в 350 раз превышала стоимость имущества на Манхэттене, места с самым высокой стоимость недвижимости в мире. После того, как “пузырь” лопнул, недвижимость потеряла около 80% своей максимальной стоимости, а цены на акции снизились на 70%. Аналогичным образом, в разгар интернет-пузыря в марте 2000 года совокупная капитализация всех технологических компаний индекса NASDAQ превышала ВВП большинства стран. На этапе эйфории происходит переоценка стоимости актива для оправдания его роста цены.
Получение прибыли: к этому моменту институциональные инвесторы, видят знаки, указывающие на наличие “пузыря” в экономике и начинают продавать свои позиции с этим активом, получая прибыль. Сложно оценить точный момент коллапса, в этом случае инвесторы, занявшие позицию шорт, могут длительное время нести убытки. Стоит обратить внимание, что для того, чтобы пузырь прекратил своё существование навсегда достаточно лишь незначительного повода для этого. Например, в августе 2007 года французский банк BNP Paribas прекратил возможность снятие средств для трех инвестиционных фондов, которые подверглись существенному воздействию производных инструментов ипотечных кредитов в США, поэтому банк не мог оценить их реальные активы. Несмотря на то, что эта новость широко освещалась, про неё забыли уже через 2 месяца, так как на рынке наблюдались новые максимумы. В то время это событие действительно было знамением, предупреждающем о скором начале кризиса.
Паника: на этапе паники цены на активы меняют курс и начинают падать так же быстро, как они росли до этого. Инвесторы и спекулянты, столкнувшись с ситуацией margin call и падающими капиталами своих активов, теперь хотят их ликвидировать любой ценой. Поскольку предложение подавляет спрос, цены на активы её более быстро начинают снижаться.[21]
Один из самых ярких примеров глобальной паники на финансовых рынках произошел в октябре 2008 года, спустя несколько недель после того, как Lehman Brothers объявили о банкротстве, и Fannie Mae, Freddie Mac и AIG почти рухнули. S&P 500 упал почти на 17% за один месяц, что является девятым сильнейшим его падением. В течение одного месяца мировые фондовые рынки потеряли $9,3 трлн, составляющие 22% от их совокупной рыночной капитализации.
1.2 Описание рынка криптовалют
Криптовалюты или виртуальные валюты -- это цифровые средства обмена, созданные и используемые частными лицами или группами. Поскольку большинство обменов криптовалют не регулируются национальными правительствами, они считаются альтернативными валютами - средами финансового обмена, которые существуют за пределами государственной денежно-кредитной политики.
Биткойн является одной из самых известных криптовалют. Тем не менее, сотни криптовалют появятся почти каждый месяц.
Принципы работы криптовалют.
Криптовалюта используют криптографические протоколы и чрезвычайно сложные системы кода, которые шифруют конфиденциальные передачи данных, для обеспечения обмена данными. Разработчики криптовалют создают эти протоколы по передовым математическим принципам и новейшим алгоритмам вычислительной техники, которые делают их практически невозможными для взлома. Эти протоколы также маскируют идентификаторы пользователей криптовалюты, затрудняя связь между транзакциями и потокам средств с отдельными пользователями или группами.
Одним из главных свойств криптовалют является децентрализованное управление, то есть сами пользователи сети ответственны за контроль и регулирование криптовалют. Пользователи используют огромные вычислительные мощности для записи транзакций, получения вновь созданных блоков криптовалюты и транзакционных сборов, оплачиваемых другими пользователями взамен, всё это имеет решающее значение для стабильности и бесперебойной работы валют.
Преимущества и недостатки криптовалют.
Благодаря своей политической независимости и по существу максимальной безопасности данных пользователи криптовалюты имеют преимущества для пользователей, которым недоступны традиционные валюты, такие как доллар США и финансовые системы, поддерживаемые этими валютами. Например, в то время как правительство может заморозить или даже захватить банковский счет, находящийся в его юрисдикции, очень сложно сделать то же самое с средствами, хранящимися в криптовалютах, даже если владелец является гражданином или юридическим лицом.
С другой стороны, криптовалюты имеют множество рисков и недостатков, таких как неликвидность и волатильность цены, которые не влияют на многие фидуциарные деньги. Кроме того, криптовалюты часто используются для облегчения транзакций на сером и черном рынке, поэтому многие страны относятся к ним с недоверием или откровенной враждебностью. И хотя некоторые освещают криптовалюты как потенциально выгодные альтернативные инвестиции, немногие) серьезные финансовые специалисты рассматривают их только как инструменты для спекуляций.[7]
Биржи криптовалют
Часть криптовалют передаются только через частные, одноранговые передачи, что означает, что они не очень ликвидны и их сложно сравнивать с другими криптовалютами.
Более популярные криптовалюты, такие как Bitcoin, ETH и Ripple, торгуются на специальных вторичных биржах, похожих на валютные биржи для фидуциарных денег. Эти платформы позволяют владельцам обменивать свои запасы криптовалютных ценных бумаг на основные валюты, такие как доллар США и евро, а также другие. В обмен на свои услуги они берут небольшую комиссию с каждой транзакции - обычно менее 1%. Обмен криптовалютами играет важную роль в создании ликвидных рынков для популярных криптовалют и оценке их стоимости по сравнению с традиционными валютами. Однако обменные цены могут быть крайне волатильными. Обменный курс Биткоина в долларах США упал более чем на 50%, а затем увеличился примерно в 10 раз в течение 2017 года, когда спрос на криптовалюту взлетел. Ниже мы обсудим наиболее популярные криптовалюты
Bitcoin - наиболее широко используемая криптовалюта в мире. Его рыночная капитализация и индивидуальная стоимость единицы последовательно растёт (в 10 или более раз), что делает его ещё более популярным. Максимально доступное количество токенов во всей сети биткоина равно 21 миллиону.
Биткойн все чаще рассматривается как законное средство обмена. Многие известные компании принимают платежи в биткоинах. Большинство из них сотрудничают с биржей для конвертации биткоина в доллары США до получения своих средств.
Litecoin, выпущенный в 2011 году, Litecoin использует ту же базовую структуру, что и биткойн. Основные различия состоят в более высоком пределе токенов, 84 миллиона единиц и более коротком времени для проведения транзакции. Алгоритм шифрования также немного отличается.
Ripple, выпущенный в 2012 году, Ripple включает в себя систему «консенсусной книги», которая значительно ускоряет создание транзакций и время создания цепочки цепочек - среднее время транзакции составляет несколько секунд. Ripple также легче конвертируется, чем другие криптовалюты, благодаря своей внутренней валютной бирже, которая может конвертировать токены Ripple в доллары США, иены, евро и другие общие валюты.
Критики отмечают, что сеть и код Ripple более восприимчивы к взломам со сторону хакеров, поэтому он не может предоставить такую же степень защиты как Bitcoin.
Созданный в 2015 году, Ethereum улучшает базовую архитектуру Bitcoin. В частности, в нем используются «смарт контракты», которые обеспечивают исполнение данной транзакции, заставляют стороны не отказываться от своих соглашений, и содержит механизмы возмещения, если одна сторона нарушит соглашение. Хотя «умные контракты» представляют собой важный шаг к устранению недостатков отказов проведения транзакций, остается выяснить, достаточно ли их для полного решения проблемы криптовалют. [8]
На графике ниже представлена динамика цен на криптовалюты с января 2015 года по июль 2017 года.
Рисунок 1 - Динамика цен криптовалют с 2015 по 2017 гг. Источник: собственное исследование
Ниже представлена корреляционная матрица 10 наиболее крупных по капитализации криптовалют в 2016 году. Из неё может быть видно, что коэффициенты корреляции варьируются от 1 до -1, что является вполне нормальным. Однако, взяв корреляционную матрицу тех же самых криптовалют за 2017 года, может быть заметна сильная корреляция между всеми этими криптовалютами. Из всего этого можно сделать вывод, что в 2017 году для криптовалют был пик и они пользовались большей популярностью, по сравнению с 2016 годом, что может говорить о более сильном притоке капитала на криптовалютные биржи и постепенное формирование, “раздувание пузыря” на этом рынке.
Рисунок 2 - Корреляционная матрица топ 10 криптовалют за 2016 год. Источник - собственное исследование
Рисунок 3 - Корреляционная матрица топ 10 криптовалют за 2017 год. Источник - собственное исследование
Ниже на рисунке 3 изображен суммарный индекс криптовалют. Наиболее сильные темпы роста могут быть заметны в последние 2 года - 2016 и 2017.
Рисунок 4 - Динамика роста криптовалютного индекса 2015-2018 гг.
Ниже на рисунке 4 приведёт график динамики процентной капитализации криптовалют. Можно заметить, что постепенно преимущество биткоина, как основной движущей силы рынка падает.
Рисунок 5 - Динамика процентной капитализации криптовалют 2015-2018 гг. (источник: https://cointelegraph.com/)
Далее представлены наиболее сильные периоды падения цен на Bitcoin и их причины.
Июнь 2011
В ранние дни существования биткоина рынок почти был лишён ликвидности что привело к наиболее крупному его паданию после роста до $ 0,95. Это может быть видно на рисунке ниже. В середине июня 2011 года цена Биткойна достигла $32 за токен, после этого за 4 месяца она упала до $ 2,00. При 94% -ном снижении это падение является одним из наиболее крупных в истории биткоина.
Рисунок 6 - Падение биткоина в 2011 году (источник: https://cointelegraph.com/news/a-dazzling-history-of-bitcoins-ups-and-downs)
Январь 2012 г.
Второй значительное падение произошло всего через несколько месяцев после того, как Биткойн достиг отметки в 2,00 доллара за монету. Несмотря на то, что цена к концу 2011 года более чем удвоилась, рынок по-прежнему мало ликвиден, так как из-за недавнего падения с $32 немногие решались его покупать. С начала с года с $4,50, Биткойн увеличился в январе до более чем $7,00. Примерно с $7,40 в конце января последовало снижение на 49% до $3,80.
Рисунок 7 - Падение биткоина в 2012 году (источник: https://cointelegraph.com/news/a-dazzling-history-of-bitcoins-ups-and-downs)
Апрель 2013
Период между началом 2012 и 2013 годов был беспрецедентным. Биткойн неуклонно рос и начал 2013 год с цены $13.00, достигнув $17,00 в 2012 году. Начало 2013 года было бычьей фазой для криптовалюты, так как она пробила свой рекордный максимум в $ 32,00, достигнув $ 49,00 кроме одного дня корректировки до $33,00. Многие новые биржи и трейдеры, в дополнение к расширяющемуся освещению в СМИ, помогли Биткойну быстро восстановиться, и он набирал обороты вплоть до апреля, когда бычий рынок начал меняться на медвежий достигнув максимума в $260. В этот момент произошло отключение одной из наиболее популярных на тот момент бирж Mt. Gox. Все эти факторы впоследствии заставили цену снизиться до $ 40,00, а общая спад составил 83%.
Рисунок 8 - Падение биткоина в апреле 2013 года (источник: https://cointelegraph.com/news/a-dazzling-history-of-bitcoins-ups-and-downs)
Ноябрь 2013
Неудивительно, что в ноябре 2013 года произошло падение на 87%. Как показывают статистика падение биткоина обычно происходит в конце года. Рост биткоина привлекал всё более новых участников рынка и способствовал созданию новых криптовалютных бирж. В конце 2013 года цена приближалась к $ 1,200.00 - психологически значимая цена, которая повлияла на последующий длительный спад. В общей сложности 411 дней коррекции, и потеря более $500 миллионов долларов, падение прекратилось только после ноября, когда была достигнута цена в $150 в январе 2015 года.
Рисунок 9 - Падение биткоина в ноябре 2013 года (источник: https://cointelegraph.com/news/a-dazzling-history-of-bitcoins-ups-and-downs)
Ноябрь 2017
С 2012 года цена биткоина взлетела до максимального значения в $20000. Предыдущие два года оказались лучшими для покупки, и даже те, кто купил биткойн по цене в начале года в $750, получили значительные доходы. В декабре коррекции до $14 000,00 было недостаточно для того остановки роста цены, так как дальше был рост до $17000, после чего последовало ещё более крупное падение. Обеспокоенность по поводу устойчивости Bitcoin, связанная с выпуском множества альтернативных криптовалют, сделала его торговлю ещё более затруднительной. Падение остановилось только на $ 5,900.00 - уровень середины 2017 года, когда цена криптовалюты начала демонстрировать почти экспоненциальный рост. Общее снижение более чем на 70% может восстановиться в будущем, похожая ситуация была и с падением в 2013 году.
Рисунок 10 - Падение биткоина в ноябре 2017 года (источник: https://cointelegraph.com/news/a-dazzling-history-of-bitcoins-ups-and-downs)
Глава 2. Техники для нахождения пузырей на временных рядах
Определение финансовых пузырей во временных рядах тема достаточно новая для экономической науки. Самые ранние работы по ней считаются опубликованными в 1980-ых годах. На этот момент математический аппарат и методики эконометрического анализа уже начали позволять исследователям создавать тесты для определения периодов избыточной волатильности во временных рядах. Поэтому на текущий момент существует не так много методик для определения финансовых пузырей. Большая часть из них была сформирована в конце 1980-ых - начале 1990-ых годах. В этой главе разобраны наиболее популярные и эффективные из этих методик. Далее приведено математическое определение финансового пузыря.
Проблема оптимизации для потребительской полезности может быть выведена из базовой модели оценки активов в ситуации отсутствия арбитража и рациональных ожиданий индивидов. В начале максимизируется экономическая функция полезности индивида:
Где, - пожертвование, бета - коэффициент дисконтирования для будущего потребления, - хранимые активы, - цена актива после выплаты дивидендов, - выплаты от удержания актива.
Оптимизационная условия первого порядка выглядит следующим образом
Для целей оценки актива предполагается, что полезно линейна, что делает маржинальную полезности и риск-нейтральность индивида неизменными переменными. В этом случае уравнение (1) примет следующий вид
Также предполагается наличие безрискового актива с единой процентной ставкой r на всём периоде, также с отсутствие арбитража:
Уравнение (2) - начальная точка для большинства эмпирических тестов. Решением этого уравнения является следующее:
Формула оценки актива, как может быть видно состоит из двух частей ожидаемых платежей от владения активов и часть, называемая пузырём, в данном случае его наличие не предполагается, но оно вводится для последующей оценки. Предполагается, что часть “пузыря” в уравнении является стационарной. Также вводятся следующие допущения к модели оценки: отсутствие асимметрии информации у агентов; потребители риск-нейтральны; коэффициент дисконтирования равен константе; процесс формирования дивидендов остаётся неизменным.
Тогда, в случае отсутствия пузыря на рынке формула для оценки активов будет выглядеть следующим образом:
При этом, если правая часть уравнения, отвечающая за наличие пузыря не равна нулю, то “бессмертный индивид” может продать актив и потерять полезность, которая будет меньше из-за дисконтирования, чем цена его продажи. Эмпирические тесты на определения пузыря активов выводиться из уравнений (3) и (4) без использования уравнения оптимального состояния (5).[6]
Ниже рассмотрены первые и последние на данный момент модели определения финансовых пузырей.
2.1 Тесты, основанные на граничной дисперсии
Тесты, основанные на граничной дисперсии были впервые представлены Шиллером и Лерой-Портером. Тест Шиллера даёт только точечные оценки дисперсий, поэтому статистическая значимость не может быть проверена, тогда как у Лерой-Портера рассматривают цены активов и дивиденды как двумерные процессы, строя оценки дисперсий со стандартными ошибками. Нулевая гипотеза в модели Шиллера заключается в том, что «рыночное фундаментальное» решение уравнения (3) составляет основу оценки активов, так что
Далее P* - экс-пост рациональная цена может быть найдена как настоящая стоимость выплат за владение активом:
При условии рациональных ожиданий разница между настоящими и ожидаемыми дивидендами непредсказуема, так как её среднее значение равно 0. Обозначим эту разницу как :
Данные виды тестов опираются на наблюдение о том, что так как не коррелирует со всей информацией в момент времени t, включая цену, оптимальная цена может быть записана как
Уравнение (7) устанавливает верхнюю границы разнице наблюдаемой цены, в предположении, что цены образуются согласно (5). Рациональная цена ex-post должна быть как минимум равна наблюдаемой цене, потому что наблюдаемая цена основана на ожидаемых дивидендах и поэтому не реагирует на изменения, вносимые будущими прогнозными ошибками, которые включают в себя цену ex-post. Если в данных нарушена граничная дисперсии, это свидетельствует о том, что стоимость актива не соответствуют уравнению (5). Применение теста, связанного с дисперсией сложнее, так как, чем его математическая формулировка, поскольку никогда не наблюдается, так не может существовать бесконечный поток дивидендов. Для эмпирического использования тест приближен, предполагая, что значение , где T - настоящий момент времени, последнее доступное значение данных и построение ряда оптимальной цены происходит с использованием наблюдаемых значений дивидендов. Для конечной цены Шиллер использует среднее значение выборки реальной цены.[25]
Тест Шиллера показывает, что фактическая волатильность цены превышает установленную по дисперсии рациональной цены ex-post на порядок колебаний. Хотя Шиллер и Гроссман и Шиллер использовали этот вывод для критики существующей модели оценки активов, не приписывая высокую волатильность цены активов проявлению “пузыря”, другие авторы, в том числе Тирол и Бланшард и Уотсон предположили, что граничная дисперсия может быть преодолена из-за наличия пузыря на рынке. Хотя нарушение граничной дисперсии возможно из-за наличия пузыря, эта теория испытывает проблемы с её использованием, что делает её непригодной для обнаружения финансовых пузырей. Некоторые из этих проблем -- это широкие проблемы, присутствующие в тестах, основанных на граничной дисперсии, применяемых для оценки активов, но они являются такими важными для моделей тестирования на наличие финансовых пузырей. Флавин показал, что использование средней цены в качестве крайней ex-post рациональной цены, тест отклоняется на маленьких объёмах выборок. Клейдон утверждает: дисперсии, о которых идет речь, теоретически, представляют собой кросс-секционные дисперсии в момент времени, однако для оценки на наличие пузыря используются временные ряды. Он показал, что данные, полученные из чистой модели текущей стоимости, нарушают граничную дисперсию, когда используются нестационарные дисперсии временных рядов. Марш и Мертон также показывают яркий пример теста на превышение граничной дисперсии, когда дивиденды и оценка актива нестационарны.[2;18]
Эта критика применима при использовании тестов оценки дисперсий для опровержения модели текущей стоимости. Для обхода критики Флавина, тест может использовать последнюю наблюдаемую цену в качестве конечной цены. Авторы Манкиве, Ромер и Шапиро отметили, что тесты на граничную дисперсию в этом случае не очень хорошо подходят для обнаружения пузырей активов.
Это предположение о предельном значении определяет наблюдаемый аналог ex-post рациональной цены как
При нулевой гипотезе об отсутствии пузыря это добавляет небольшой к ex-post рациональной цене, но не влияет на качество самого теста. Важное следствие из этого предположения заключается в том, что если в данных присутствует пузырь, то тест его обнаружит.
Для того, чтобы это увидеть, предположим, что
Как и в уравнении (3), и . Тогда средняя цена может быть записана как
Последние 3 слагаемых в уравнении - ошибки прогноза, которые не коррелируют с текущей ценой, поэтом добавляют неотрицательную дисперсию к средней цене. Тогда граничная дисперсия снова
(9)
Учитывая, что это неравенство предполагает наличие рационального пузыря, ясно, если граничная дисперсия нарушена, то из этого не следует наличие рационального пузыря. [17]
Кокрейн определяет наличие пузыря, используя отклонение Div/Price. Его тест задаётся вопросом, существует ли ставка дисконтирования, которая «объясняет» такую волатильность Div/Price. Если никакая ставка дисконтирования способна показать такое же отношение Div/Price, то можно сделать вывод о том, что существует пузырь. Стоит обратить внимание на то, что стандартная модель налагает некоторые ограничения по ставкам дисконтирования, так что дисконтированная сумма дивидендов сходится, а ставка дисконтирования не может быть отрицательной, поэтому поиск этой ставки дисконтирования, который даст такое же отношение дигисетов к цене, не является тривиальным. Кокрейн считает, что существует изменяющийся во времени процесс изменения ставки дисконтирования, который моделирует данные без необходимости присутствия пузыря активов. И этот процесс удовлетворяет типовым ограничениям и является применимым по сравнению с моделью с Хансена-Джаганнатхана.[9]
2.2 Двухфазный тест Уэста
Из критики тестов с граничной дисперсией видно, что тестирование справедливость модели оценки активов и тестирования на наличие финансовых пузырей связаны, но в их основе лежат разные методы. Для тестирования на наличие пузыря активов, он должен находиться в наборе альтернатив, когда тест отклоняет стандартную модель оценки активов. Важным этап в истории тестов на наличие финансовых пузырей, у который альтернативной гипотезой является наличие пузыря, был тест Уэст. Этот тест ориентирован на спецификацию модели и на наличие пузыря, путём тестирования модели на наличие и его отсутствия последовательно. Вклад Уэста состоял в том, что при отсутствии пузырей уравнение Эйлера, применяющееся для оценки активов без арбитража, может оцениваться отдельно, что позволяет получить информации о ставке дисконтирования. Тогда, если дивиденды могут быть представлены как авторегрессионный процесс, у которого мы знаем норму дисконтирования и параметры AR-процесса, который регулирует дивиденды, мы можем получить достаточную информацию для установления связи между дивидендами и ценой актива. Фактическая взаимосвязь между ценой актива и дивидендами может оцениваться путем регрессии цены актива от его дивидендов. При нулевой гипотезе об отсутствии финансовых пузырей, «фактическое» отношение между ценой актива и его дивидендами не должно отличаться от «построенного».[22]
Удобство этого метода заключается в том, что, если две оценки влияния дивидендов на цену актива отличаются, то можно установить несоответствие в неверной спецификации модели оценки или о наличии пузыря активов. Исследователь может применять эти тесты к уравнению Эйлера и AR-представлению дивидендов, исключая возможность в неверной спецификации модели, и оставления альтернативу наличия финансового пузыря в качестве единственной возможной причины разницы между двумя оценками. Таким образом, этот метод обнаружения пузырей активов является очень привлекательным для исследователей, но у него есть некоторое проблемы, связанные с реализацией. Они обсуждаются в контексте простого примера, который показывает Уэст.
Уравнение Эйлера, полученное из задачи оптимизации полезности потребителя, из предположений, осаждавшихся ранее, следует
(10)
Оно является таким же, как и уравнение (2), но при этом включает в уравнение зависимость от информации потребителей . Уравнение (10) может быть переписано в виде регрессии, используя наблюдаемые переменные:
(11)
Где, . Корреляция ошибки с регрессорами может быть плохой новость для OLS, но в контексте прошлых наблюдений - это естественное условие для теста Уэста.
4 оценка в уравнении (11) представляет оценку нормы дисконтирования. Стоит учесть, что связь между и не влияет на наличие пузыря. Это всего лишь утверждает, что не существует возможностей арбитража с наличием или отсутствием пузыря.
Следующий шаг - характеристика процесса формирования дивидендов. Для примера, предположим, что этот процесс - экзогенный и следует стационарному процессу AR (1):
Авторегрессионный параметр легко восстанавливается с помощью OLS регрессора. Учитывая это, рыночная стоимость актива будет иметь следующий вид:
Действительная цена актива же может содержать в себя пузырь. - сумма фундаментальной оценки актива и пузыря, что делает нулевую гипотезу равной нулю. Если нулевая гипотеза верна, то уравнение оценки актива имеет вид:
Без учёта пузыря, это нам даст верную оценку . Однако если, в данных существует пузырь, и этот пузырь коррелирует с дивидендами, то оценка будет смещенной. Стоит отметить, что будет смещенной только если пузырь коррелирует с дивидендами, и тест определит, только этот вид пузыря.
Тест Уэста позволяет оценить двумя путями. Если оценённое уравнение Эйлера верно характеризует оценку актива, и авторегрессионный процесс формирования дивидендов может быть оценён, то одна оценка связи между дивидендами и ценой равна . Вторая оценка , должна быть такой же, как и при отсутствии пузыря, но при этом должна отличаться, если в данных присутствует пузырь. Сравнение этих двух оценок и есть суть метода Уэста.
Используя коэффициент Хаусмана, тест Уэста строго отклоняет равенство оценок , указывая на наличие пузыря. Существует ряд особенностей при осуществлении этого теста. Первая особенность - не стационарность. Уэста отмечал, что если данные не стационарны, то тест может быть применён к первым разностям данных. Из-за того, что определение не стационарности с высокой степенью надёжности является достаточно сложной задачей, то этот тест проводится для первых разностей. Вторая особенность теста заключается в определении порядка AR процесса формирования дивидендов, который мы взяли равным 1 для упрощения. Связанная с этим особенность заключается в информации доступной инвесторам, но не доступной исследователям: инвесторы приобретают архив руководствуясь большей информацией, чем просто предыдущий поток дивидендов. Тест Уэста в этом случае выглядит так
Где,
Информационный сет Ф - это подсет и включает в себя историю выплаты дивидендов. В этом случае не коррелирует с прошлыми дивидендами, но будет автокоррелировать. Уэст получает ограничения коэффициентов для этого случая, где ограничения больше включены, но имеют схожую идею с процессом AR (1).
Следующая особенность - выбор эконометрического метода для проверки спецификации модели и коэффициентов. Уэст использует ряд спецификационных тестов для уравнения Эйлера и уравнения формирования дивидендов, включая тесты структурного разрыва. Его тестирование на ограничение коэффициентов, как упомянуто выше, является тестом Хаусмана, который приводит к отказу от равенства нулевой гипотезы коэффициентов. Дезбахш и Демиргук-Кунт критикуют эконометрическую методологию Уэста на основаниях того, что его тесты имеют искажаются с маленькими размерами выборок и несовместимы с альтернативой наличия финансового пузыря. Они предлагают тесты с лучшими свойствами для малой выборки, чтобы проверить, действительно ли , отличается от , и не обнаруживают признаков пузыря.
Вопрос об интерпретации отклонения гипотезы о наличие пузыря остается в силе. Как отмечает Уэст, отклонением может быть вызвано наличием пузыря, и это также может быть связано с отказом модели в каком-то другом измерении. Действительно, когда он допускает ставку дисконтирования, меняющуюся со временем, он не находит доказательств существования финансовых пузырей в предположении стационарности разностей. Хотя его подход позволяет раздельно тестировать неопределённость модели и наличие пузыря, трудно тестировать на каждую непредвиденную ситуацию с точки зрения спецификации модели. Например, тест Уэста на структурный разрыв в середине выборки в его модельных уравнениях и ничего не находит, однако, если ставка дисконтирования меняется во времени, но все же означают возвращается к среднему, его тест не обнаружит этого, что может объяснить, почему его уравнение Эйлера прошло тест спецификации, но это разница ставок дисконтирования может влиять на отклонение гипотезы отсутствия пузыря.
Флут, Ходрик и Каплан указывают на схожую проблему. Уравнение Эйлера (11) выводится и проверяется в течение двух последовательных периодов, но оно должно содержать в себе формулу для оценки долгоживущих активов. Общая формула отношения между двумя любыми периодами в будущем:
(15)
Где, снова структурированная ошибка, указывающая на разницу между ожидаемыми и действительными исходами. Уравнение рыночной оценки актива (13), опирается на эти отношения, не только на последовательные периоды, но и на периоды далёкие друг от друга. Флут, Ходрик и Каплан утверждают, что хотя уравнение (15) остаётся верным для двух последовательных периодов, но статистическая ошибка стремительно растёт для периодов далёких друг от друга. Они проверяют уравнение (15) для k, равному одному и двум, и получают, для k=1 тест принимается, а для k=2 тест отклоняется (15). Стоит обратить внимание, что это разница не указывает на арбитражные возможности или иррациональность, это указывает на то, что константа нормы дисконтирования риско-нейтральных инвесторов в уравнении Эйлера далека от реальности.[14]
Флут, Ходрик и Каплан также указывают, что даже если в модели отсутствуют проблемы, обнаруживаемые при проверке на спецификацию, отказ от ограничений коэффициентов может быть обусловлен причинами отличными от наличия финансового пузыря. Их альтернативой является тест, который предлагается Гамильтоном и Уайтманом (1985) и Флутом, Ходриком (1986): агенты считают низкой вероятность события, которое окажет значительное влияние на цену актива. Стандартным примером этого является изменение налогового законодательства, в вероятность которого агенты верят и, следовательно, включают его в цену актива, но в примере эти изменения не происходит. Если есть такие крупные воздействия на цену, которые случаются очень редко, эти события могут не включаться даже в выборку столетних годовых данных. Ожидаемые переключатели режима, особенно те, которые не происходят, представляют собой серьезную проблему для обнаружения пузырей, так как их влияние на цены активов похоже на влияние пузыря активов.
2.3 Тесты, основанные на интеграции и коинтеграции
Существующие на тот момент не позволяли точно характеризовать обнаруженный пузырь. И тест Уэста, и тесты на граничную дисперсию пытались определить специфические виды пузырей. Тест Уэста определяет финансовый пузырь, устраняя все другие альтернативы с помощью тестов на спецификацию модели. Пузыри активов, однако, имеют определенные характеристики, которые могут быть использованы для их определения.
Диба и Гроссман отмечают, что рациональный пузырь не может начинаться, поэтому, если он существует, то это всегда должен был существовать. Причины зависят от отсутствия возможностей арбитража и невозможности отрицательных цен. Отсутствие возможности арбитража подразумевают, что нет избыточных доходов от активов с компонентом пузыря, то есть,
как и в уравнении (4). В этом случае, действительный процесс пузыря, подразумевая, что это стохастический пузырь, следует стохастическому уравнению
(16)
Где, ( (17)
Если равно нулю, то пузырь активов, начнёт формироваться в следующем неотрицательной реализации z. Если это реализация - отрицательное число, то пузырь тоже будет отрицательным и большим по абсолютной ожидаемой величине, согласно закону его движения. Это говорит о том, что цена актива будет негативной в конечном временном отрезке, из-за чего невозможно его свободное движение. Если ожидаемая реализация z не отрицательная, когда компонент пузыря равен нулю, то он также не может быть положительным, потому что он должен быть нулевым для в ожидании использования арбитражных возможностей в будущем. Таким образом, когда равна нулю, все будущие реализации z должны быть равны нулю с вероятностью один, а пузырь не может повторно начинаться. Учитывая это, Диба и Гроссман утверждают, что, если существует пузырь, он должен существовать с первого дня торгов. Они рассматривают это как доказательство для исключения рациональных пузырей и предлагают способ для эмпирической проверки на отсутствие пузыря.
Их тест на пузыри основан на ненаблюдаемых фундаментальных данных и налагает определённую структуру данных, отклонение от которой может указывать на присутствие пузыря активов. Диба и Гроссман определяют рыночную цену как
(18)
- наблюдаемые невидимые для исследователя фундаментальные данные. При учёте условия не стационарности , чем , рыночная цена актива будет такой же стационарной, как и дивиденды. При отсутствии пузыря, цена актива будет равна рыночной и также будет стационарной, если дивиденды стационарны в n-ых разностях, тогда и цена актива будет стационарна в n-ых разностях.
Это связь нарушается при наличии пузыря, что и является основой для теста. N-ых разности пузыря активов из уравнения (16):
Диба и Гроссман отмечают, что для стандартных простых процессов z, таких как белый шум, первые разницы пузыря создаются нестационарным и необратимым процессом. Действительно, процесс образования финансового пузыря не стационарен, независимо от количества взятых разниц, и это свойство может быть доказано эконометрически. Процесс, у которого есть ожидаемый единичный корень, близкий к нулю и периодические повторяющийся может быть определён иначе.[10]
Естественный способ проверить существование пузыря в данных, это посмотреть являются ли цены активов стационарными с течением времени, необходимым для того, что сделать дивиденды стационарными. Они также установили, что хотя дивиденды, как и цены активов являются интегрированными первого порядка, уравнение (18) накладывает равновесное соотношение между этими двумя рядами. При нулевой гипотезе об отсутствии пузырей в ценах активов и предположении, что является стационарным, дивиденды и цена актива должны быть коинтегрированы. Стоит заметить, что предположения, сделанные о ненаблюдаемых фундаментальных данных, на этот раз более строгие: они
должны быть стационарными по уровням, хотя дивиденды должны быть только стационарными в разностях для работы теста.
Используя тесты Дики-Фуллера, Диба и Гроссман установили, что и дивиденды, и цены активов интегрированы в уровнях, но стационарны в разностях. Таким образом, их первый тест показывает, что пузыря нет. Когда они проверяют коинтеграцию используя коэффициенты Бхаргавы, они также получают достаточные доказательства для коинтеграции цены активов и дивидендов. Они интерпретируют эти данные как указание отсутствие пузыря цен активов.
Перед тем, как перейти к критике Эванса этих тестов, стоит задуматься о толковании результатов. Если бы они указывали на то, что цена на актив более нестационарна, чем дивиденды, или что дивиденды и цены активов интегрированы первого порядка, но не коинтегрированы. Одна из проблем с интеграцией или коинтеграцией испытаний являются эконометрические проблемы обнаружения нестационарности и оценки коинтеграционных отношений. Это проблема существует независимо от результата теста на финансовые пузыри; существует множество конкурирующих тестов с различными свойствами размерности и мощностью, и они не дают одинаковые результаты. В случае, если тесты указывают наличие пузыря, правильная интерпретация заключается в том, что они предполагают наличие «чего-то нестационарного» в цене активов.
Конечно, это может быть из-за пузыря, но также может быть, что сделанное предположение о стационарности фундаментальных данных не выполняется, и ряд ,интегрирован второго порядка, а дивиденды первого. Разумеется, тогда появляется вопрос о возможности найти такие ненаблюдаемое фундаментальные данные, которые были бы интегрированы второго порядка. Диба и Гроссман ссылаясь на это, утверждают, что хотя отказ от условий стационарности или коинтеграции не является доказательством существования пузыря, неспособность его опровержения является доказательством его отсутствия.
Эванс утверждает, что хотя аргумент Дибы и Гроссмана о пузырях начинающихся с самого первого дня торгов подразумевает, что пузырь не “лопается” и снова начинает формироваться, возможно, что пузырь рухнет до небольшого ненулевого значения, а затем продолжать увеличиваться и все еще следовать уравнению (4). Его пример периодически разрушающего пузыря:
Подобные документы
Процес розвитку та передумови виникнення електронних грошей (криптовалют). Аналіз природи та економічної сутності віртуальних грошей. Розглядаються тенденції їх поширення в Україні. Оцінка сучасних тенденцій і перспектив подальшого розвитку криптовалют.
статья [28,4 K], добавлен 27.08.2017Обзор исследований пузырей и экономических особенностей стран экспортеров нефти. Проблема ресурсного проклятия, "голландской болезни" и характеристика нефтедобывающей отрасли в исследуемых странах. Диагностирование пузырей на рынке недвижимости.
дипломная работа [1,3 M], добавлен 30.09.2017Сущность рыночного и государственного регулирования в условиях "смешанной экономики". Анализ ситуации на рынке жилой недвижимости в период финансового кризиса. Характеристика экономических методов управления рынком недвижимости в кризисных ситуациях.
реферат [104,2 K], добавлен 07.10.2012Исследование уровня риска, спроса и предложения на современном российском рынке недвижимости. Особенности доходного, сравнительного и затратного подходов к оценке недвижимого имущества. Анализ ценовой ситуации первичного рынка жилого фонда г. Сочи.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 01.04.2011Проблема определения оптимальной диверсификации производственных ресурсов, позволяющей максимизировать прибыль агрегатно-сборочного предприятия авиационного профиля вне зависимости от сложившейся конкретной ситуации на рынке авиационной техники.
курсовая работа [264,9 K], добавлен 31.03.2011Рассмотрение понятия, структуры, форм и причин возникновения безработицы; исследование ее влияния на благосостояние населения. Изучение ситуации на современном российском рынке труда. Особенности занятости в условиях кризиса в Пензенском регионе.
курсовая работа [227,8 K], добавлен 12.08.2011Особенности формирования рыночных отношений в Республике Беларусь. Анализ фактического состояния на рынке товара и механизма регулирующей функции его цены. Сущность моделирования ценовой политики фирм в условиях различных типов рыночных структур.
контрольная работа [93,4 K], добавлен 10.07.2009Исследование макроэкономического равновесия на рынке труда. Анализ рынка труда и заработной платы в условиях реформирования экономики. Механизм формирования спроса на труд и его предложения. Методы государственного регулирования занятости и рынка труда.
курсовая работа [454,2 K], добавлен 03.04.2015Анализ рынка офисных помещений г. Кемерово. Методы определения рыночной стоимости офисного здания. Порядок оценки объектов нежилого фонда. Особенности применения рыночного, доходного и затратного подходов с целью определения стоимости недвижимости.
курсовая работа [584,0 K], добавлен 19.09.2014Изучение сущности рынка ценных бумаг на недвижимость. Формулы определения цепных и базисных индексов. Приведение примеров применения реальных и номинальных индексов роста при описании динамики средних удельных цен на первичном рынке Оренбургской области.
презентация [375,3 K], добавлен 19.10.2011
