© В.А. Сычев
доцент ЮРГТУ (НПИ), к.э.н.

© И.В. Сычев
ст. преподаватель кафедры "Финансовый менеджмент", к.э.н., аналитик ДЦ "FX
Euroclub", корпорация Софт

СТРУКТУРНО-ЛОГИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ

       В наши дни финансовые менеджеры имеют прямой доступ к поставляемым через спутники и глобальную сеть Internet надёжным и недорогим ценовым и новостным данным на используемые в предпринимательской деятельности инструменты финансовых рынков. В сочетании с предоставляемыми услугами коммерческих банков и брокерских компаний по оперативному совершению арбитражных операций на данных рынках это раскрывает инвесторам широкие возможности по активному управлению их текущими финансовыми и, в частности, валютными активами [1]. Неотъемлемым элементом управления валютными активами является проблема управления операционными рисками, связанная с изменениями обменных курсов на международном валютном рынке вследствие колебаний спроса и предложения на валютные активы при проведении большого количества конверсионных валютных операций, обслуживающих движение капитала по внешнеторговым и инвестиционным сделкам. Направление этих операций определяет тенденцию движения валютных курсов, поэтому основной задачей финансового аналитика является контроль макроэкономических параметров, отражающих процессы движения капиталов на мировом валютном рынке и в международной торговле, развития национальных экономик и их денежно-кредитного регулирования, а также прогнозирование их взаимовлияния и, в конечном счете, воздействия на тенденцию изменения валютных курсов. Это дает основание утверждать, что ключевым видом анализа валютного рынка является фундаментальный структурный анализ, суть которого заключается в исследовании причинно-следственных связей между движением валютного курса и динамикой макроэкономических показателей и определении направления и силы движения валютного курса вследствие изменения одного или группы показателей. Проведенный анализ большой группы аналитических обзоров фундаментальных индикаторов позволил определить следующие этапы в существующей схеме анализа их влияния на динамику валютного курса. Составляется расписание опубликования официальных отчетов по экономическим показателям для определения моментов возможной реакции участников рынка на изменения значений фундаментальных индикаторов. В соответствии с данным расписанием определяется последовательность экспертных прогнозов изменения тенденции валютного курса, носящая асинхронный характер и задаваемая в форме логической зависимости величины изменения фундаментального индикатора и направления движения валютного курса типа "Если значение индикатора составит N, то валютный курс будет расти (падать)". После осуществления предварительного прогноза следует этап контроля реакции рынка на вышедшие официальные значения индикатора и их отклонения от прогнозных значений. Анализ данной классической схемы осуществления фундаментального анализа валютного рынка позволил выделить следующие её недостатки. В последней не рассматриваются цепочки причинно-следственных связей фундаментальных индикаторов, что не позволяет оценивать степень влияния тренда индикатора на изменение тренда валютного курса. Оценки взаимовлияний индикаторов и валютного курса носят стационарный характер и не учитывают имеющую место динамику их взаимовлияний. Также не учитываются ожидания участников рынка, относящиеся к изменениям тренда валютного курса и фундаментальных индикаторов, и не используются развитые формализованные процедуры оценок изменения их тенденций. Разработанные известные эконометрические модели анализа и прогнозирования макроэкономических процессов [2] не дают прямого решения задачи прогнозирования валютного курса на базе фундаментальных индикаторов, поскольку их основная ориентация состоит в выявлении отдельных особенностей макроэкономического развития, а не в решении задач краткосрочного и среднесрочного прогнозирования динамики спроса и предложения на валютные активы. Также эти модели не учитывают многочисленных логических взаимосвязей процессов экономики, финансовых рынков и международной торговли и не обеспечивают поддержку принятия решений в масштабе времени, близком к реальному. Кроме этого отметим, что для задач указанного класса процесс формализации характеризуется низким уровнем точности исходных данных и качественным характером описания зависимостей, что делает бессмысленным стремление к получению строгих решений на точных количественных моделях. Данные обстоятельства обусловили необходимость разработки новых методов фундаментального анализа валютного рынка, основывающихся на логических схемах анализа и позволяющих делать суждения о динамике развития макроэкономических ситуаций и прогнозировании валютного курса по информации о структурных особенностях причинно-следственных связей фундаментальных индикаторов и качественных оценках изменения их трендов и ожиданий, отражающих размытость характера анализируемых экономических ситуаций.

       Текущий обменный курс той или иной валюты формируется соотношением спроса и предложения на международном валютном рынке. При этом различные факторы, определяющие баланс спроса и предложения, можно объединить в три группы [3; 4]: спекулятивные операции с капиталом; торговые операции, связанные с экспортом и импортом товаров и услуг; неспекулятивные операции с капиталом. Как отмечается в [3], это дает возможность определить простую модель системы свободно плавающих обменных курсов типа ( ТВ + S + N) E , где ТВ - торговый баланс ( = избыток, положительный рост, = дефицит), S - спекулятивное движение капитала, N - неспекулятивное движение капитала ( = рост вывоза капитала , = рост ввоза капитала), Е - номинальный обменный курс ( E - ослабление курса - прямая котировка). Данная модель показывает, что в общем случае направление динамики обменного курса определяет сумма валютных операций по каждой из указанных трех групп. Анализ структуры приведённой модели, а также публикуемой финансово-экономической информации о финансовых рынках и показателях развития национальных экономик (макроэкономических индикаторов) показывает, что наиболее полно параметры, раскрывающие особенности рассматриваемой концептуальной модели свободно плавающих обменных курсов, отражены в счетах платежных балансов тех стран, валюты которого определяют вид обменного курса. При этом логическую структуру данной модели целесообразно представить в виде графа причинно-следственных связей валютного курса, статей платежного баланса и факторов, определяющих привлекательность (интерес) операций с капиталом, а также таких показателей, как "ожидания изменения тренда фундаментальных индикаторов рыночными участниками", оказывающих определяющее воздействие на динамику валютного курса и соответствующих базовым положениям теории рефлексивности Дж. Сороса (смотри рисунок 1). Данная логическая структура концептуальной модели свободно плавающих обменных курсов отражает представление о том, что движение капитала, определяющее динамику валютного курса, связано с поиском более высокого уровня дохода. Поэтому основными вершинами рассматриваемого графа являются такие вершины, как оценки изменения относительной доходности вложений в кратко-срочные валютные активы, гособлигации, портфельные инвестиции и их ожиданий и др., а также оценки относительного изменения объемов вложений в краткосрочные валютные активы, гособлигации, акции и их ожиданий, объемов кредитных вложений и др., оценки относительного изменения сальдо балансов текущих операций и официальных расчетов и их ожиданий. При этом значения показателей таких вершин указанного графа, как оценки относительного изменения объёма вложений, изменения относительной доходности вложений, сальдо балансов текущих операций и официальных расчетов и др., могут быть определены с использованием известных процедур [5]. Оценка же ожиданий изменения вышеуказанных показателей требует разработки специализированных процедур.

       Представленные на рисунке 1 показатели платёжного баланса, в свою очередь, функционально связаны с фундаментальными индикаторами макроэкономического развития соответствующих стран и индикаторами развития финансовых рынков [5; 6]. Это обуславливает целесообразность расширения графа причинно-следственных связей на рисунке 1.

       Пример такого расширения логической схемы причинно-следственных связей применительно к вершине "оценка ожиданий изменения относительной доходности вложений в краткосрочные валютные активы" показан на рисунке 2.

       Как указывалось, динамика таких важных показателей платёжного баланса, как относительные объёмы и доходности портфельных инвестиций, вложений в валютные активы, гособлигации, относительные изменения сальдо балансов текущих операций и официальных расчетов, тесным образом взаимосвязана с динамикой товарных рынков, а соответственно, с динамикой таких индикаторов, как относительные изменения объёмов реального внутреннего валового продукта и уровня потребительских цен. Поэтому логическая схема, раскрывающая процессы формирования уровня цен и объемов производства товаров и услуг, является естественным расширением логической схемы причинно-следственных связей показателей платежного баланса. Фрагмент указанной схемы приведен на рисунке 3. Отметим, что последняя, в свою очередь, функционально связана с логической схемой денежно-кредитного регулирования финансовых рынков, определяющих баланс спроса и предложения на деньги, уровни учётных ставок центральных банков и, соответственно, рыночных доходностей финансовых активов.

       Графическая форма представления концептуальных схем рассмотренных причинно-следственных связей обуславливает целесообразность использования при их дальнейшей формализации для разработки процедур фундаментального анализа объектно-ориентированного представления фундаментальных индикаторов и их ожиданий как определяющих понятий, характеризующих динамику валютного рынка. При этом будем считать, что модельная концепция объектно-ориентированного представления указанных когнитивных графов базируется на достаточно простом и понятном механизме функционирования объектно-ориентированной модели вычислений Хьюитта [7]. В соответствии с данной схемой каждый фундаментальный индикатор и его ожидание рассматривается как объект, характеризующийся определенным набором свойств или атрибутов, изменение значений которых отражает изменение состояний рассматриваемого объекта. Тогда цепочку изменений состояний каждого фундаментального индикатора можно определить как процесс, отображающий динамику поведения индикатора, а воздействие одного фундаментального индикатора на другой (в соответствии с дугами когнитивных графов) можно представить как передачу сообщения от одного объекта к другому. При этом получение объектом того или иного сообщения можно рассматривать как событие, которое может привести к изменению состояния объекта. К событиям также следует отнести публикацию информационными агентствами последних новостей о текущих значениях тех или иных фундаментальных индикаторов. Данные события инициируют последовательности причинно-следственных изменений в состояниях смежных объектов, которые в соответствии со структурами когнитивных графов приводят, в конечном счете, к изменению состояния таких объектов, как "оценки ожиданий изменения валютного курса в краткосрочном и среднесрочном периодах", что и является конечной задачей процедуры прогнозирования в фундаментальном анализе международного валютного рынка.

       Также отметим, что отображение поведения фундаментальных индикаторов и их ожиданий как цепочек изменения состояний соответствующих им объектов можно рассматривать как качественное представление трендов (тенденций изменения состояний) фундаментальных индикаторов и их ожиданий. Тогда с учётом возможности описания состояний фундаментальных индикаторов и их ожиданий с применением теории нечётких множеств [9] представляется целесообразным использовать в качестве объектно-ориентированной модели анализа поведения международных валютных рынков систему взаимосвязанных нечётких конечных автоматов [8], достаточно удобно и наглядно отображающих поведение и взаимодействие фундаментальных индикаторов и их ожиданий. На рисунке 4 в несколько упрощённом виде представлен граф состояний и переходов нечёткого конечного автомата, отображающего тренд фундаментального индикатора (ФИ).

       Здесь в качестве составляющих множества состояний тенденции изменения фундаментального индикатора как информационного объекта, отображенных на графе на рисунке 4, определены состояния вида: sos1i - "неопределенное состояние" процесса изменения фундаментального индикатора, когда в динамике ФИ отсутствуют выраженные тенденции его роста или снижения; sos2i - состояние "слабого роста" ФИ, когда имеет место незначительное преобладание положительных изменений в суммарных вариациях ФИ за анализируемый период L; sos3i - состояние "среднего роста" ФИ, когда имеет место определенное, но не существенное преобладание положительных изменений в суммарных вариациях ФИ за анализируемый период L; sos4i - состояние "интенсивного роста" ФИ, когда имеет место существенное преобладание положительных изменений в суммарных вариациях ФИ; по аналогии sos5i - состояние "слабого падения" ФИ; sos6i - состояние "среднего падения" ФИ; sos7i - состояние "интенсивного падения" ФИ. Множество состояний процесса изменения ожиданий фундаментального индикатора w sos ji имеет те же составляющие, что и вышеопределённое множество, но с дополнительным идентифицирующим словом "ожидание".

       Выделенные состояния формально можно описать с использованием известных методов теории нечётких множеств [8], вводя нечёткие лингвистические переменные "состояние i-го объекта" <i, Si>, где i - имя соответствующей лингвистической переменной, Si - терм-множество лингвистической переменной, характеризующее множество нечетких переменных, задающих состояния i-го объекта Si = {sos1i , …, sos7i} и определяемых нечеткими высказываниями *Sj, j = 1, 2, …,7 вида <Si есть sos ji> . Данное высказывание может выражать, например, нечеткое утверждение, что состояние i-го объекта есть состояние "интенсивного роста" ФИ. При этом степень истинности этого высказывания mSi (sos ji) равна степени истинности условия <если *Sk и *Akj>, по которому i-й объект ранее был переведен из состояния Sk в состояние Sj. Здесь *Akj - нечеткое высказывание, определяющее логическое условие данного перехода, а степень истинности нечёткого высказывания *Sk тесным образом связана с оценкой численных значений фундаментального индикатора и параметров, характеризующих процесс его изменения [9]. Отметим, что *Ajk в общем случае может быть нечетким высказыванием сложного типа и образовано из различных сочетаний конъюнктивных и дизъюнктивных высказывательных форм [10]. Состояния процесса изменения ожиданий фундаментального индикатора w sos ji формально так же описываются с использованием аналогичных нечётких лингвистических переменных.

Однако степень истинности нечёткого высказывания *Sk здесь не связана с оценкой численных значений фундаментального индикатора, а определяется степенью истинности нечётких высказываний сложного типа, выражающих влияние на ожидания изменения фундаментального индикатора смежных объектов в цепочках причинно-следственных связей. В качестве примера таких нечётких высказываний сложного типа приведём фрагмент таблицы переходов состояний объекта типа "оценка ожиданий состояний тренда ФИ" (рисунок 6), построенной для схемы логических связей на рисунке 5.

Очевидно, что влияния в цепочках причинно-следственных связей носят не только логический, но и случайный характер. И здесь весьма перспективным представляется использование при оценке состояний фундаментальных индикаторов и их ожиданий вместо нечетких лингвистических переменных формализмов нечётких лингвистических лотерей [11], обеспечивающих при расчёте степени истинности высказываний в указанных оценках как нечеткий, так и вероятностный характер используемых переменных.

       Обобщая вышеизложенное, следует сказать, что предложенные методы формализованного представления трендов макроэкономических индикаторов и построения цепочек их причинно-следственных связей для прогнозирования валютных курсов составляют необходимую основу для автоматизации фундаментального анализа международного валютного рынка и оценки динамики его развития.

1.  Сычёв В.А., Сычёв И.В. Технический анализ валютного и фондового рынков: Учеб. пособие // Рост. гос. экон. акад. Ростов-н/Д, 1999. 96 с.
2. Моделирование глобальных экономических процессов: Учеб. пособие. Под ред. В.С. Дадаяна. М.: Экономика, 1984. 320 с.
3. Сорос Дж. Алхимия финансов: Пер. с англ. М.: "Инфра-М", 1996. 416 с.
4. Сычев И. В. Управление ликвидными финансовыми активами // Труды Вольного Экономического Общества России. М. 1997. С. 117-146.
5. Мишкин Ф. Экономическая теория денег, банковского дела и финансовых рынков: Учеб. пособие для вузов // Пер. с англ. Д.В. Виноградова под ред. М.Е. Дорошенко. М.: Аспект Пресс, 1999. 820 с.
6. Мэрфи Джон Дж. Межрыночный технический анализ. Торговые стратегии для мировых рынков акций, облигаций, товаров и валют. М.: Диаграмма, 1999. 317 с.
7. Гуков Л.И., Ломако Л.И. и др. Макетирование, проектирование и реализация диалоговых информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1993. 320 с.
8. Аверин А.Н. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/ Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. 312 с.
9. Сычёв И.В., Золотарёв В.С. Фундаментальный анализ валютного рынка при принятии решений в нечеткой обстановке // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Общественные науки. 1998. №1. С. 20 - 28.
10. Малышев Н.Г. и др. Нечёткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоатомиздат, 1991. 136 с.
11. Борисов А.Н. и др. Обработка нечёткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989. 304 с.

Выпуски > №3, 2001 г. > Структурно-логические методы оценки состояния и прогнозирования
                                                развития финансовых рынков