під егідою Світового банку та МВФ:
- Pritsker M. <Канали розповсюдження фінансової інфекції> (The channels for Financial Contagion).
У цій роботі Мет Прітскер розглядає причини взаємозв'язків фінансових ринків, що виражаються в тому числі і через кореляцію фондових індексів.
Baig T., Goldfajn I. <Російський дефолт і фінансова інфекція до Бразилії> (Russian default and contagion to Brazil).
На основі аналізу статистичних даних з фінансових ринків Бразилії та Росії автори дійшли висновку, що фінансова криза в Бразилії був підсилений, але не є членом російським дефолтом. Також вони відзначили існування значущою кореляції між російським і бразильським фінансовими ринками, яка особливо сильно проявляється на ринку єврооблігацій.
Forbes K., Rigobon R. <Вимірювання фінансової інфекції. Концептуальні та емпіричні аспекти> (Measuring Contagion: Conceptual and Empirical Issues).
Потрібно звернути увагу на певні особливості, пов'язані з вимірюванням кореляції між індексами:
перше, коефіцієнт кореляції вимірюється не між фондовими індексами, а між відносними змінами фондових індексів: чим довше період дослідження, тим більшу спотворення виходить при порушенні цього правила.
друге, дослідник повинен вирішити питання вибору періоду зміни фондових індексів. Можна розраховувати коефіцієнт кореляції між денною, тижневої, місячної прибутковістю фондових індексів, і в кожному випадку результат дослідження буде різний; чим менше період прибутковості, тим більше вірогідність, що коефіцієнт кореляції не враховуватиме реально існуючі впливу, що виявляються з певним лагом; при подовженні періоду зменшується число спостережень і відповідно коефіцієнт кореляції стає менш значущим.
третє, при оцінці динаміки коефіцієнта кореляції виникає проблема гетероскедастичності. Суть проблеми в тому, що оцінка кореляції в окремі періоди спотворюється через зміни амплітуди коливань фондових індексів.
Метод екстраполяції тренда створений на підставі статичного спостереження динаміки конкретного показника, виявлення тенденцій розвитку і збереження даної тенденції для наступних періодів. Інакше можна сказати, що методи екстраполяції трендів дозволяють тенденції минулого розвитку досліджуваного об'єкта переносяться в майбутній період.
Даний метод екстраполяції тренда використовується в основному для короткострокового прогнозування, строком до року, у разі, коли кількість змін одно мінімального значення. Даний метод реалізується для кожного певного об'єкта окремо і поетапно на кожний наступний момент поточного часу. У випадку, коли необхідно скласти прогноз для продукції або послуги, заснованого на екстраполяції, завдання прогнозування передбачає аналіз попиту та аналіз продажів даного товару.
Результати прогнозування параболічного <# «justify"> ГЛАВА 2. ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОГНОЗНОГО СТАНУ ФОНДОВОГО РИНКУ В РФ
2.1 Характеристика фондового ринку як об'єкта дослідження
Рік відзначений різким скороченням інструментальної бази російського ринку акцій: на внутрішньому організованому ринку число емітентів скоротилося на 45 одиниць - до 275 компаній.
Капіталізація внутрішнього ринку акцій змінилас...
