назад Оглавление вперед


[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [ 37 ] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67]


37

определить, что такое E{s,p). Б конце датпюго раздпда мьг приведем модель, расслгатривающую эти вонросьт.

Прежде чем перейти к вопросам практической ии-гс])прста-ции равновесия при рациопальтсых ожиданиях, отмстим, что определение цеп является itc столь простой задачей, как описано выше, даже в том случае, когда цены являются полностью выявляющими, по рынок в целом не обладает точной информацией. Предположим, что Г\(Е{з) = [s,l,u], так что, собрав всю имеющуюся на рынке информацию, мы все же не сможем точно определить истинное состояние мира. В этом случае паи потребуется решить задачи максимизации «{>ункций полезности для опрсдолс1[ия цс1[ ira акции, поскольку тгослсдтгие будут зависеть от отношс1[ия инвесторов к риску, jfaiipnivfep, если все фу1гкции полезности являются квадратичтгьтми, то мы можем воспользоваться методами, которые рассматривались нри обсуждении модели СЛРМ. В этом случае пол]юстью выявляющие цепы на акции фирмы j будут panitLr дископти-роватсной на безрисковый процент будущей стоимости фиprы минус премия за риск. В качестве альтернативы можно использовать формулу с приведенным по риску коэффицис[1 том дисконтирования.

4.4 Гипотеза об эффективности рынка

Сильная интерпретация равновесия при рациональных ожиданиях заключается в том, что цепы агрегируют всю имеющуюся информацию. Рынки, в которых цены выявляют всю имеющуюся информацию, называют эффективными рынками, где эффективность 1юпимастся как информационная эффективность (в отличие от распределительной эффективности).

Из этого продположспия следуют определенные практические выводы. Главное соображение состоит в том, что никто



ПС в состоянии использовать информацию для получения систематического выигрыша. Причина очевидна: любая подобная ип(})ормация уже отражена в ценах и тем самым не имеет дальнейшей ценности. Во-вторых, получается, что пот смысла платить за уточнение ипф)ормации. Причина в том, что эта информация все равно будет отражена в ценах, так что расходы на се приобретение не окупятся.

Последний вывод ведет к парадоксу: если никто по получает информацию, то нечего и выявлять, и появляется стимул к уточнению информации. По стоит ко\гу-либо приложить усилия и что-либо выяснить, как эта информация тут же выявляется ценами для всех, не принося своему псрвопачальпому владельцу никаких преимуществ! Один из способов разрошо-пия этого парадокса дастся моделью рациональных ожиданий с помехами (noisy rational expectations). В этой модели цены не являются полностью выявляющими, и трейдеры используют как собственную информацию, так и информацию, содержащуюся в ценах.

Та формулировка гипотезы об эффективности рынка, которую мы обсуждали до сих пор, называется гипотезой в сильной форме. Она утверждает, что в ценах отражается вся имеющаяся у кого бы то ни было информация. Гипотеза в квазисильной форме говорит только, что в ценах отражается вся общедоступная И1п)ормация. Паконсц, гипотеза в слабой форме постулирует, что текущие цепы отражают всю информацию, которую можно извлечь из прошлых цен. Именно эта форма гипотезы наиболее часто тестируется на практике. Заметим, что если мы отвергаем гипотезу в слабой форме, то мы отвергаем и остальные, поскольку слабая форма содержится в двух остальных формах.



4.5 Эмпирическая оценка эффективности рынка

Эмпирическая проверка гипотезы об эффсктивтюс! и рытгка может проводиться различными способами. Первый связан с так называемой гипотезой "пссмещеппости" (imbiaseducss liypothosis); второй - с использованием механических торговых стратегий. Тест несмещенности для проверки гипотезы об эф<1октиппости основан на том соображении, что тсаличная в данный момент и11(1>ор\гация не должна способствовать предсказанию изменений в ценах. В терминах с1}>ор\гулирова]пюй выше форлгальпой модели это за1гисывастся так.

Предположим, что Г\{Е{з) = {s,l,u] и что г = 1 (г. с. безрисковый npoHCitT равен пулю). 1Густь Xj{s), Xj{t) и Xj{u) - будущая стоимость акций фиprы j нри данной ип(1)ормации ita рынке. Тогда, как \гы зтсасм, на нсйтралыгом к риску рьпс-ко полностью выявляющие цены акций фирмы j будут равны условному матсматичссколгу ожиданию величины Xj, т. е.

Pj - П, E\s))xj{l) + n{s\ П. E(s))xj{s) + 7:{и\П. Fy{s))xj{u).

Другими словами, Pj есть пссмсщстгпая оценка буя\цсй цепы акций. Это также означает, что если мы наблюдаем временной р.яд цеп на акции j, скажем /;J в период г, и xJ - роалысая реализация Xj в период т, то в среднем разность

- ij (средняя ошибка прогноза) должна быть равна пулю. Типичные способы проверки эффективности рынка ос1гованы на этом факте. Обычно тест строится в терминах дохощюсти. Если мы обозначим через rJ = a:J/pJ - 1 доходность акции j в период г, то нуль-гипотеза состоит в том, что, используя любую информацию в ьгомент времени т, нельзя предсказать доходность. Другими словами, изметютсия в ценах акций чисто случайны.

[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [ 37 ] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67]