2. Обоснование метода прогнозирования состояния фондового рынка в рф

Корреляционный анализ часто используется для оценки взаимосвязей между мировыми фондовыми рынками. Развитию исследований в этой области способствуют, с одной стороны, наличие количественной статистики, характеризующей динамику конъюнктуры рынков в виде фондовых индексов, с другой стороны - высокая практическая ценность результатов исследований.

Нужно обратить внимание на определенные особенности, связанные с измерением корреляции между индексами:

Во-первых, коэффициент корреляции измеряется между относительными изменениями фондовых индексов, а не между фондовыми индексами.

Во-вторых, необходимо определить изменения фондовых индексов.

Результат будет изменяться в зависимости от выбранного срока: день, неделя, месяц. В каждом случае результат исследования будет различен; чем меньше период доходности, тем больше вероятность, что коэффициент корреляции не будет учитывать реально существующие влияния, проявляющиеся с определенным лагом; Коэффициент корреляции становится менее значимым когда при удлинении периода уменьшается число наблюдений.

В-третьих, возникает проблема гетероскедастичности при оценке динамики коэффициента корреляции. Оценка может искахаться при изменении амплитуды колебаний фондовых индексов.

Метод экстраполяции тренда создан на основании статического наблюдения динамики конкретного показателя, выявления тенденций развития и сохранения данной тенденции для последующих периодов. Иначе можно сказать, что способы экстраполяции трендов позволяют тенденции прошлого развития исследуемого объекта переносятся в будущий период².

Данный метод экстраполяции тренда используетсяпри краткосрочном прогнозировании, сроком до года, в случае, когда количество изменений равно минимальному значению. Данный способ реализуется для каждого определенного объекта в отдельности и поэтапно на каждый последующий момент текущего времени. В случае, когда необходимо составить прогноз для продукции или услуги, основанного на экстраполяции, задача прогнозирования предполагает анализ спроса и анализ продаж данного товара.

Результаты прогнозирования параболического тренда являются применимыми для всех сфер внутрифирменного планирования, а так же для стратегического, финансового, маркетингового планирования, планирования производства и управления запасами, управления торговыми потоками и операциями. В основном используются для краткосрочного прогнозирования методами экстраполяции трендов следующих видов: методами скользящего среднего и методами экспоненциального сглаживания.

Способ скользящего среднего основан на простом предположении, который гласит, что последующий показатель в конкретный промежуток времени по величине равен средней. Этот показатель экстраполяции считается за крайние 3 месяца.

Способ экспоненциального сглаживания тренда можно охарактеризовать, как прогноз текущего показателя на предстоящий период, который представлен в виде общей суммы фактического показателя за текущий период и краткосрочный прогноз на текущий период, взвешенных при применении специальных индикаторов.

В некоторых случаях данные способы трендов дополняются другими методами корреляции параболических трендов. Этот метод предполагает исследование взаимодействия различных тенденций в целях нахождения их взаимного влияния и непосредственного улучшения качества прогнозов. Следовательно, корреляционный анализ изучает взаимосвязь двух или более показателей, в зависимости от этого данный метод носит название парной или множественной корреляции. Данные способы применяются как российскими предприятиями, так и иностранными, так как они являются наиболее простыми, традиционными и эффективными.