Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Статистический анализ рынка паевых инвестиционных фондов России

Диссертация: Статистический анализ рынка паевых инвестиционных фондов России
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Для выделения однородных по уровню доходности и риска групп ПИФов был применен кластерный анализ. В качестве признаков для классификации 335 ПИФов первоначально были отобраны: средняя месячная доходность ПИФовстандартное отклонение доходности- 5% квантиль месячной доходностистоимость чистых активов на конец периодакоэффициент /? на индекс ММВБ. В дальнейшем часть показателей последовательно… Читать ещё >

Статистический анализ рынка паевых инвестиционных фондов России (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Рынок паевых инвестиционных фондов как объект статистического исследования
    • 1. 1. Виды паевых инвестиционных фондов
    • 1. 2. Принципы функционирования ПИФов
    • 1. 3. Анализ развития рынка ПИФов в России
  • Глава 2. Статистический анализ доходностей, объёмов и рисков на фондовом рынке и рынке паевых инвестиционных фондов
    • 2. 1. Сопоставление российского рынка ПИФов с аналогичными рынками других стран
    • 2. 2. Статистический анализ фондового рынка как объекта инвестиций
  • ПИФов
    • 2. 3. Статистические методы оценки рыночных рисков
  • Глава 3. Статистический анализ результатов управления паевыми инвестиционными фондами
    • 3. 1. Анализ корреляционных и регрессионных связей на рынке ПИФов
    • 3. 2. Ранжирование российских ПИФов и исследование стабильности рангов
    • 3. 3. Кластерный анализ открытых паевых инвестиционных фондов
    • 3. 4. Оптимизация структуры портфеля открытых ПИФов

Актуальность темы

исследования. Паевые инвестиционные фонды (ПИФы) как часть финансовой системы несут важную экономическую функцию — они позволяют коллективно инвестировать средства в инструменты фондового рынка, получать прибыль на объединенные в фонды активы и распределять её между инвесторами пропорционально количеству паев. ПИФы позволяют аккумулировать в экономике средства большого числа инвесторов, не располагающих значительными ресурсами. Профессиональное управление денежными средствами пайщиков, доступность, диверсификация инвестиционных рисков, прозрачная инфраструктура ПИФов, жесткий контроль за деятельностью со стороны государства, высокая ликвидность пая у открытых фондов и другие преимущества ПИФов обеспечивают их привлекательность для инвесторов.

Формирование рынка паевых инвестиционных фондов в Российской Федерации берет начало в 1996 году и продолжается в настоящее время. Статистический анализ рынка ПИФов представляет научный и практический интерес для управляющих компаний, частных инвесторов, оценивающих эффективность вложений, и регулирующих органов, в частности, Федеральной службы по финансовым рынкам.

Для выявления потенциала развития рынка ПИФов, выработки управленческих решений необходимо проведение статистического исследования его функционирования с учётом норм правового регулирования и принципов управления ПИФами.

Актуальность темы

диссертационной работы обусловлена потребностью в разработке методики комплексного статистического анализа современного состояния рынка ПИФов и его стрессоустойчивости к кризисным явлениям в экономике. Значительный интерес представляет статистическая оценка эффективности инвестиций в ПИФы, сравнение инвестиционных рисков, анализ конкурентоспособности ПИФов на рынке в различные временные периоды и выявление особенностей этого рынка в условиях мирового финансового кризиса.

Необходимость комплексного статистического исследования эффективности рынка ПИФов в России определяет актуальность, научную и практическую значимость темы диссертационного исследования.

Степень разработанности проблемы. Основой исследования послужили работы ведущих отечественных и зарубежных ученых в области анализа управления ПИФами, а также в области статистических и эконометрических методов исследования.

Механизмы функционирования и перспективы развития ПИФов исследовались такими авторами, как: О. В. Валиева [22], К. С. Катаев [49], М. Г. Натурина [88], И. М. Пейко [102], М. Л. Ранчинский [107]. Проблемы управления ПИФами нашли отражение в научных разработках Е. А. Брюзгина [18], М. Б. Зельцера [34], B.C. Каночкиной [42], вопросы совершенствования организационно-экономического механизма их функционирования представлены в работах A.B. Маргевича [69]. Развитие методов коллективного инвестирования и оценка эффективности инвестиций с учётом риска в современной экономике Российской Федерации представлены в работах К. Л. Гаспаряна [23], A.A. Шостко [129], В. В. Черкасского [124]. Формирование портфеля инвесторов ПИФов исследовано в научных публикациях И. В. Казённых [41], Л. Д. Панкратовой [101]. Возможности использования ПИФов в системе инвестирования сбережений физических лиц рассмотрены в научных работах Е. И. Мельниковой [71]. Статистический анализ деятельности ПИФов проводился в научных работах И. В. Лилеева [54, 55].

Особый вклад в изучение рынка паевых инвестиционных фондов внесли А. Е. Абрамов [1, 2, 3], В. Д. Миловидов [73], М. Капитан, Д. Барановский [46]. А. Е. Абрамов в своих работах даёт классификацию ПИФов, описывает организационную структуру инвестиционных фондов, рассматривает порядок выдачи, обмена и погашения ценных бумаг инвестиционных фондов, изучает объекты инвестирования и проблемы диверсификации портфелей. М. Капитан и Д. Барановский рассматривают устройство рынка ПИФов и риски, возникающие при инвестировании в ПИФ, а также дают рекомендации по процессу отбора фондов и правилам инвестирования в фонды на растущем и падающем рынке акций. Дж. Аппель в своей книге [11] изучает факторы выбора потенциально наиболее успешных ПИФов и вопросы создания и измерения доходности сбалансированных диверсифицированных инвестиционных портфелей.

Методология статистического анализа и прогнозирования экономических и финансовых показателей заложена в трудах российских ученых Т. Н. Агаповой [4], С. А. Айвазяна [6, 7], Т. А. Дубровой [31, 32], И. И. Елисеевой [36, 37], М. Р. Ефимовой [38], М. В. Карманова [47], В. Г. Минашкина [74, 75, 76], B.C. Мхитаряна [80, 81, 82, 82, 84, 85, 86], Б. Т. Рябушкина [110], H.A. Садовниковой [111, 112], A.A. Френкеля [121, 122, 123], Е. М. Четыркина [125, 126], а также зарубежных ученых: У. Шарпа [127], Дж. Бокса [133], Т. Боллерслева [132].

Анализ научных публикаций свидетельствует о недостаточном внимании к статистическим исследованиям динамики развития рынка паевых инвестиционных фондов, особенно во время и после выхода из кризиса. Всё это обусловило выбор темы диссертационной работы.

Цель и задачи диссертационного исследования. Целью диссертационного исследования является разработка методики комплексного статистического анализа рынка ПИФов в России.

Для достижения цели диссертационного исследования были поставлены и решены следующие задачи:

• определить особенности рынка ПИФов в России как объекта статистического исследования с учётом организационно-правовых аспектов их функционирования;

• провести сопоставление российского рынка ПИФов с рынками взаимных фондов других стран мира- 5.

• разработать методику статистического анализа величины и вероятности потерь инвестора на рынке ПИФов;

• исследовать зависимость доходности инвестиционных паёв от доходности российского фондового рынка в целом;

• провести ранжирование ПИФов России по их привлекательности для инвестора и классификацию в разрезе показателей доходности и риска её падения;

• разработать методику построения и статистического анализа портфеля из паев ПИФов, оценки стабильности его оптимальной структуры, а также выработать рекомендации для инвестора.

Объектом исследования является рынок паевых инвестиционных фондов Российской Федерации.

Предметом исследования является совокупность статистических показателей, характеризующих состояние и развитие рынка ПИФов в Российской Федерации.

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых в области статистики, эконометрики, анализа временных рядов и прогнозирования, финансовой математики, компьютерной обработки данных. При решении поставленных в диссертационном исследовании задач использовались методы корреляционного, регрессионного и кластерного анализов, методы оптимизации инвестиционных портфелей, методы анализа временных рядов, а также табличные и графические методы визуализации результатов исследования.

Информационную базу исследования составляют статистические данные группы СЬопс^ о стоимости инвестиционных паев и чистых активов.

ПИФов [143], Московской межбанковской валютной биржи о стоимости акций и индекса ММВБ, курсах валют [145], Национальной валютной ассоциации о процентных ставках [146], данные Евростата [151], Института инвестиционных компаний [154], Европейской ассоциации управления 6 активами и фондами [150], Бюро экономического анализа Департамента коммерции США [144], Администрации по информации об энергетике США [152], Федеральной службы государственной статистики [155], а также действующие законодательные и нормативно-правовые акты, регулирующие функционирование рынка ПИФов, данные периодических изданий и сети Internet по исследуемой тематике. Обработка информации проводилась с использованием пакетов программ «Microsoft Excel», «Matlab», «R», «SPSS», «Statistica».

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке методики комплексного статистического анализа состояния основных показателей российского рынка ПИФов, позволяющей выявлять уровень доходности и рисков при инвестировании в ПИФ той или иной категории, ранжировать ПИФы, определять оптимальную структуру портфеля ПИФов.

В результате проведенного исследования сформулированы и обоснованы следующие положения, обладающие элементами научной новизны и выносимые на защиту:

• проанализировано влияние последствий мирового финансового кризиса на российский рынок ПИФов и фондовый рынок как объект инвестирования активов ПИФов;

• получена статистическая оценка объёмов российского рынка ПИФов в сравнении с рынками взаимных фондов других стран;

• разработана методика статистического анализа величины и вероятности потерь инвестора, дана сравнительная характеристика различных статистических методов оценки инвестиционных рисков;

• проведена классификация и ранжирование российских ПИФов по их привлекательности для инвестора в разрезе показателей доходности и риска падения доходности паев;

• предложены и апробированы методические подходы к построению и статистическому анализу инвестиционных портфелей из паев ПИФов, 7 к оценке устойчивости состава и структуры оптимального портфеля в различные периоды времени.

Исследование выполнено в рамках Паспорта отрасли «Экономические науки», специальности по коду ВАК Минобрнауки России — 08.00.12 -«Бухгалтерский учёт, статистика» в соответствии с пунктами:

4.11. Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов.

4.15. Методы измерения финансовых и страховых рисков, оценки бизнес-рисков, принятия решений в условиях неопределенности и риска, методология финансово-экономических и актуарных расчетов.

Практическая значимость. Разработанные в диссертационной работе методики, выводы и результаты проведенного анализа являются вкладом в теорию и практику функционирования рынка ПИФов и могут быть использованы управляющими компаниями и потенциальными инвесторами для принятия инвестиционных решений, а также Федеральной службой по финансовым рынкам и Федеральной службой государственной статистики для совершенствования статистического наблюдения за состоянием рынка.

Реализованные в диссертации методические подходы используются в Центре по управлению рисками ЗАО АКБ «Национальный Клиринговый Центр», что подтверждено справкой о внедрении.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы были представлены и получили одобрение на всероссийских научных конференциях молодых ученых, аспирантов и студентов: «Прикладные аспекты статистики и эконометрики» (Москва, 2005 г., 2006 г.), на межвузовской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Современные проблемы экономики, статистики и финансов: теория и практика» (Москва, 2008 г.) и Ш-й международной 8 научно-практической конференции «Инновационное развитие российской экономики» (Москва, 2010 г.) и используются в учебном процессе Московского государственного университета экономики, статистики и информатики для студентов, обучающихся по специальности «Статистика» и слушателей магистратуры по направлению «Экономика» в курсе «Финансовая математика».

Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 12 работ общим объемом 4,3 (авторских 3,9) п.л., в том числе три статьи в научных журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки России, общим объёмом 1,8 п.л., а также статья (в соавторстве) в журнале «Management Research News» издательства Emerald Group Publishing Limited.

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений, содержащих результаты компьютерной обработки исходных статистических данных.

Основные результаты корреляционного анализа тесноты взаимосвязей темпов прироста числа паев различных категорий ПИФов.

И в табл. 3.3 мы видим, что сильных связей между темпами прироста числа инвестиционных паев различных категорий ПИФов практически нет.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

На основе проведённого диссертационного исследования можно сделать следующие выводы:

1) Дана классификация паевых инвестиционных фондов, рассмотрены принципы и правовые нормы их функционирования. Рассмотрены ограничения, накладываемые на структуру инвестиций различных категорий паевых фондов. Рассмотрены назначение и основные функции организаций, так или иначе связанных с управлением и обслуживанием ПИФов в России.

2) Был проведён анализ динамики долгов США и ряда европейских стран в сравнении с динамикой ВВП. В последние годы федеральный долг США растёт с большей скоростью по сравнению с ВВП, и это не может не вызывать опасения по поводу второй волны мирового финансового кризиса в среднесрочной перспективе. Во Франции, Великобритании и Германии долги также стали расти быстрее, чем ВВП.

3) Выполнено сопоставление российского рынка ПИФов с аналогичными рынками других стран. Подавляющую долю мирового рынка паевых фондов по чистым активам занимают США — 49%. У России — небольшой объём стоимости чистых активов (СЧА) — меньше процента. Неразвитость в настоящий момент российского рынка паевых инвестиционных фондов частично объясняется тем, что в России рынок ПИФов зародился гораздо позже, чем на Западе. В Европе наиболее значительные доли рынка паевых фондов составляют такие страны как Люксембург (31% от стоимости чистых активов европейских паевых фондов), Франция (22%), Ирландия (12%), Великобритания (11%).

4) Исследовано влияние мирового финансового кризиса на фондовый рынок и на рынок паевых инвестиционных фондов. Обнаружена положительная корреляция между месячными доходностями фондового индекса и нефти. Эти выводы могут быть учтены управляющими компаниями при разработке инвестиционных стратегий.

С помощью статистических методов были оценены доходности и рыночные риски рынка акций, как объекта инвестиций ПИФов, на различных временных периодах и горизонтах риска. С 2007 по 2010 годы выделены три временных периода, значимо отличающиеся по уровню волатильности: докризисный, кризисный, восстановительный. Рассмотрены законы распределения месячных доходностей фондового индекса. Гипотеза о нормальности закона распределения на втором периоде неприменима, а на первом и третьем периодах не отвергается только на уровне значимости 2,5%. Было показано, что обобщенное гиперболическое распределение более адекватно аппроксимирует фактические доходности и даёт 5% квантили как меры риска, схожие с эмпирическими на первом и третьем периодах. Было проведено сравнение методов оценивания рисков для различных горизонтов (к дней, &=1,2,., 30) для всех трёх периодов: на основе эмпирического распределения, на основе нормального закона с выборочной оценкой дисперсии-дневных доходностей, на основе нормального закона с выборочной оценкой дисперсии однодневных доходностей, умноженной на к. Сделан вывод, что на первом (докризисном) и третьем (послекризисном) периодах приемлемым теоретическим методом оценивания рисков с помощью 5% квантилей доходностей для разных временных горизонтов оказался тот, который предполагает оценивание дисперсии доходностей за к дней. Именно этот метод даёт результаты близкие к эмпирическим. А на втором (кризисном) периоде лучшую аппроксимацию эмпирических оценок 5% квантилей для разных горизонтов риска дал метод оценивания на основе выборочной дисперсии однодневных доходностей, умноженной на к.

7) Для временного горизонта в один день были рассмотрены адаптивные методы оценки риска индекса ММВБ, основанные на экспоненциальном взвешивании информации. Оценка риска на основе экспоненциального взвешивания в период кризиса возрастает, а на выходе из кризиса — снижается. Изучался и другой способ оценки риска путём построения обобщенной авторегрессионной модели условной гетероскедастичности GARCH. Наличие эффекта ARCH было подтверждено проведёнными статистическими тестами Лыонга-Бокса-Пирса и Энгла. Производился поиск оптимальной структуры и наилучшего числа параметров в обобщенной авторегрессионной моделе условной гетероскедастичности GARCH с использованием информационного критерия Акайка и байесовского критерия Шварца. В результате была выбрана модель GARCH (1,1). Как и при применении модели экспоненциального взвешивания (EWMA), наибольшая оценка риска с помощью GARCH (1,1) наблюдается на кризисном периоде с конца августа 2008 г. до' конца 2008 года, после чего постепенно снижается. На докризисном (первом) и послекризисном (третьем) периодах кривые 5% квантилей, полученные двумя методами, практически совпадают. В кризисный (второй) период модель GARCH (1,1) более высокочастотна, чем EWMA. При применении дельта-нормального подхода для оценки рисков 5% квантилями доходности, требуются корректировки коэффициентов, которые получены автором эмпирически. В противном случае риски будут недооценены.

8) В третьей главе исследовалась согласованность и синхронность доходностей паёв различных ПИФов и действий инвесторов-пайщиков. В частности был проведён анализ корреляционных и регрессионных связей на рынке российских ПИФов. Обнаружено, что тесная линейная связь имеется между доходностями индекса ММВБ и паёв следующих категорий ПИФов: индексных, акций, смешанных, фондов.

9) Оценивалась сила связи различных категорий открытых ПИФов с фондовым рынком. Для месячных доходностей открытых ПИФов были ' определены-коэффициенты — коэффициенты наклона в линейной регрессии, в которой непрерывная доходность индекса ММВБ — известная из наблюдений величина — является объясняющей переменной, а доходность инвестиционного пая — моделируемая величина. По индексным фондам, которые ориентируются на структуру фондового индекса,-коэффициенты близки к 1, по ПИФам акций они немного меньше. По ПИФам фондов и смешанных инвестиций-коэффициенты ещё меньше, однако ещё меньше средние значения /? получились по фондам облигаций для всех трёх периодов.

10) Отдельное исследование было проведено для изучения вопроса о том, как-коэффициенты ПИФов связаны с уровнем риска инвестиций в эти ПИФы, измеряемом стандартным отклонением доходности. Найдено, что зависимость-коэффициента от стандартного отклонения доходности имеет ярко выраженную линейную форму на всех трёх периодах, но с разным углом наклона. Был сделан вывод, что чем больше уровень риска (то есть волатильность) по инвестициям в открытый паевой инвестиционный фонд, тем сильнее доходность пая связана с доходностью фондового индекса (тем больше коэффициент /?). Для акций, входящих в индекс ММВБ, характерна та же линейная зависимость, но с большим разбросом и коэффициентом детерминации всего лишь 0,436. Отсюда сделан вывод о необходимости регулярного пересчёта /? для своевременного учёта изменений в конъюнктуру фондового рынка.

11) С целью выявления наиболее привлекательных для инвестора российских ПИФов было проведено их ранжирование на трёх периодах на основе коэффициента Шарпа. Дана подробная интерпретация полученных результатов. Была оценена устойчивость рангов ПИФов по периодам с помощью коэффициента Спирмана. Между рангами в первом и во втором периодах выявлено наличие некоторой связи — коэффициент Спирмана равен 0,575, между остальными периодами связи не обнаружено, что свидетельствует о движении рангов и о структурной перестройке рынка ПИФов в послекризисном периоде. Было выявлено, что популярность ПИФов слабо связана с инвестиционной привлекательностью на основе коэффициента Шарпа.

12) Для выделения однородных по уровню доходности и риска групп ПИФов был применен кластерный анализ. В качестве признаков для классификации 335 ПИФов первоначально были отобраны: средняя месячная доходность ПИФовстандартное отклонение доходности- 5% квантиль месячной доходностистоимость чистых активов на конец периодакоэффициент /? на индекс ММВБ. В дальнейшем часть показателей последовательно исключалась из рассмотрения вследствие их коррелированности и нерелевантности. На заключительном этапе выполнен кластерный анализ на основе факторов месячной доходности и эмпирического 5% квантиля. Для всех трёх периодов (с начала 2007 г. до августа 2008 г., с августа 2008 по февраль 2009 г., с марта 2009 по январь 2010 г.) совокупность ПИФов была разбита на 4 кластера. Дана содержательная интерпретация полученных результатов. В частности, проведённый кластерный анализ показал, что, классификация ПИФов по типу инвестиционной политики себя оправдывает, потому что ПИФы одной категории, как правило, группируются в одном или двух соседних кластерах.

13) Определялась оптимальная структура портфеля 335 открытых ПИФов и оценивалась её стабильность на трёх периодах. Критерием оптимальности при формировании портфеля был выбран максимум коэффициента Шарпа. В качестве безрискового актива было использовано значение месячной ставки МоэРпше. Из ПИФов, принимавших участие в расчёте для первого периода, в оптимальный портфель на первом периоде попали 5. Это паи ПИФов облигаций и даже денежного рынка. На втором периоде оптимизация портфеля ПИФов не проводилась т.к. средние доходности паев были меньше определённой для этого периода безрисковой ставки. На третьем периоде из ПИФов, принимавших участие в расчёте, в оптимальный портфель попали 14. Состав и структура оптимального портфеля резко поменялись по сравнению с первым периодом. Средняя месячная доходность оптимального портфеля из паев ПИФов в первом периоде составила 6,9% годовых, а в третьем периоде 21,7% годовых. Изучались риски этих оптимальных портфелей, измеряемые 5-процентными квантилями месячных доходностей, рассчитанными для первого и третьего периодов. В первом периоде эмпирический 5-процентный квантиль доходности составляет 6,14% годовых, а в третьем периоде: 17,31% годовых (эмпирический закон распределения), 16,16% годовых (нормальный закон), 16,95% (обобщенный гиперболический закон).

14) Обобщая результаты анализа, можно отметить, что в третьем периоде наблюдаются более высокие доходности и менее значительные риски, что делает ПИФы опять привлекательными для инвесторов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. , А.Е. Инвестиционные фонды: Доходность и риски, стратегии управления портфелем, объекты инвестирования в России: учебное пособие для студентов / А. Е. Абрамов. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005.-416 с.
  2. , А.Е. Современные тенденции развития открытых инвестиционных фондов / А. Е. Абрамов // Биржевое обозрение. 2004. — № 9(11). — С.15−16.
  3. , А.Е. Купля-продажа ценных бумаг инвестиционных фондов на биржах / А. Е. Абрамов // Вестник НАУФОР. 2002. — № 6. — С. 3440.
  4. , Г. В. Международный статистический учет: учеб. пособие по курсу «Статистика» / Г. В. Агентова.-М.: Рос. гос. торгово-эконом. ун-т, 2010.- 129 с.
  5. , С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики / С. А. Айвазян, В. М. Мхитарян. М.: ЮНИТИ-ДАНА — 1998. — 1022 с.
  6. , С.А. Теория вероятностей и прикладная статистика./ С. А. Айвазян, В. М. Мхитарян. М.: ЮНИТИ-ДАНА. — 2001. — 635 с.
  7. , Б.И. Рынок ценных бумаг: учебное пособие для студентов вузов / Б. И. Алехин 2-е изд. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. — 461 с.
  8. Анализ финансовых рынков и торговля финансовыми активами: пособие по курсу / под ред. А. В. Федорова. 3-е изд.-- Спб.: Питер, 2006. — 240 е.- ил.
  9. Ю.Андерсон, Т. Статистический анализ временных рядов / Т. Андерсон. -М.: Мир, 1976.-755 с.
  10. П.Аппель, Дж. Эффективные инвестиции: Как зарабатывать на росте и падении акций, инфляций, скачках на нефть. и не только: пер с англ. / Дж. Аппель- под ред. В. В. Ильина. Спб. — 2009. — 416 с. с ил. — Сер. «Трейдинг и инвестиции».
  11. , В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование / В. Н. Афанасьев, М. М. Юзбашев. М.: Финансы и статистика, 2001. -228 с.
  12. И.Берндт, Эрнст Роберт. Практика эконометрики: классика и современность: учебник для студентов вузов- пер. с англ. / Эрнст Роберт Берндт- под ред. проф. С. А. Айвазяна. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. — 863 с. — Сер. «Зарубежный учебник».
  13. , Т.Б. Рынок ценных бумаг / Т. Б. Бердникова. М.: ИНФРА -М, 2002. -278 с.
  14. Боди, 3. Принципы инвестиций: пер. с англ. / 3. Боди, А. Кейн, А. Маркус. М.: Вильяме, 2002. — 984 с.
  15. , Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление: пер. с англ.- Вып. 1./ Дж. Бокс, Г. Дженкинс- под ред. В. Ф. Писаренко М.: Мир, 1974. — 408 с.
  16. Бранис^ А. Перспективы российского рынка для портфельных инвесторов / А. Бранис // Рынок ценных бумаг. 2005. — № 8. — С. 66 -68.
  17. , Е.А. Организация управления деятельностью инвестиционных институтов: автореф. дис.. .. канд. эконом наук: 08. 00. 05. / Е. А. Брюзгин. М., 2006. — 16 с.
  18. , А.Н. Рынок ценных бумаг и производственных финансовых инструментов: учебное пособие / А. Н. Буренин М.: Первая Федеративная Книготорговая Компания, 1998. — 352 с.
  19. , А.Н. Управление портфелем ценных бумаг /А.Н. Буренин. -М.: Научно-техническое общество имени академика С. И. Вавилова, 2008.-440 с.
  20. Бююль, A., SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: пер. с нем. / Ахим Бююль, Петер Цёфель. СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002. -608 с.
  21. , О.В. Перспективы использования финансовых ресурсов паевых инвестиционных фондов: автореф. дис.. канд. эконом, наук: 08.00.10 / О. В. Валиева. М., 2007 — 22 с.
  22. , K.JI. Паевые инвестиционные фонды как институт коллективного инвестирования в Российской Федерации: автореф. дис.. канд. эконом, наук: 08.00.10 / K.JI. Гаспарян М., 2008 — 22 с.
  23. , Д. Семейство индексов ММВБ особенности построения / Д. Гейнц // Рынок ценных бумаг. — 2004. — № 4. — С.38 -42.
  24. , JI. Основы инвестирования: пер. с англ. / JI. Гитман, М. Д. Джонк. М.: Дело, 1997. — 1008 с.
  25. , H.A. Адаптация при прогнозировании экономических показателей методом экспоненциального сглаживания / H.A. Горелик, A.A. Френкель // Экономика и математические методы. 1981.- Т. 17. -№ 6. — С. 1203−1209.
  26. , Г. Сезонные циклы российского фондового рынка / Г. Григор // Рынок ценных бумаг. 2005. — № 10. — С. 14 -16.
  27. , Е. В. Статистическое исследование состояния национальных рынков акций / Е. В. Дорохов // Вопросы статистики. 2005. — № 7. -С.74−81.
  28. , A.M. Компонентный анализ и эффективность в экономике: учебное пособие для студентов вузов / A.M. Дубров. М.: Финансы и статистика, 2002. — 351 с.
  29. , A.M. Многомерные статистические методы и основы эконометрики: учебное пособие / A.M. Дубров, B.C. Мхитарян, Л. И. Трошин. М.: МЭСИ, 2002. — 79 с.
  30. , Т.А. Статистические методы прогнозирования / Т. А. Дуброва. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. — 206 с.
  31. , Т.А. Факторный анализ с использованием SPSS: учебное пособие / Т. А. Дуброва, М. А. Есенин, Н. П. Осипова. М.: МЭСИ. -2009. — 64 с.
  32. , С.Д. Инновационный менеджмент: под ред. С. Д. Ильенковой.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. 335 с.
  33. , И.И. Логика прикладного статистического анализа / И. И. Елисеева, В. О. Рукавишников. М.: Финансы и статистика, 1982. -190 с.
  34. , И.И. Общая теория статистики: учебник для студентов вузов, обучающихся по направлению и специальности «Статистика» / И. И. Елисеева, М.М. Юзбашев- под ред. И.И. Елисеевой- изд. перераб. и доп. М.: Финансы, 2008. — 654 с.
  35. , А.П. Финансовые инвестиции на рынке ценных бумаг / А.П.
  36. Иванов. М.: Дашков и Ко., 2004. — 440 с.131
  37. Иванова, Е В. Гражданско-правовое положение паевых инвестиционных фондов: вопросы теории и практики: автореф. дис.. .. канд. юрид. наук 12. 00. 03. / Е. В. Иванова. М, 2009. — 24 с.
  38. , И. В. Формирование портфелей инвесторов паевых инвестиционных фондов: автореф. дис... .канд. эконом, наук: 08.00. 10 / И. В. Казенных. Новосибирск. 2008. — 23 с.
  39. , Г. Г. Анализ временных рядов / Г. Г. Канторович // Экономический журнал ВШЭ. 2002. — Т.6 — № 2. — С.251 -273.
  40. , Г. Г. Анализ временных рядов / Г. Г. Канторович // Экономический журнал ВШЭ. 2002. — Т.6 — № 3. — С.379 — 401.
  41. , М. Паевые фонды. Современный подход к управлению деньгами / М. Капитан, Д. Барановский. СПб.: Питер, 2007. — 256 с.
  42. , М.В. Статистика населения: учебно-практ. пособие для системы высшего и доп. образования / М. В. Карманов. М.: МЭСИ, 1999.-77 с.
  43. , Ю.Ф. Введение в теорию оптимального портфеля ценных бумаг: научное издание/ Ю. Ф, Касимов. -М.: Анкил, 2005. 144 с.
  44. , К. С. Паевые инвестиционные фонды в переходной экономике России: автореф .дис.. канд. эконом, наук: 08.00.10 / К. С. Катаев. М.: МЭСИ, 2000 — 25 с.
  45. , М. Дж. Многомерный статистический анализ и временные ряды / М. Дж. Кендалл, А.Стьюарт. М.: Наука. — 1976. — 736 с.
  46. , М. Дж. Статистические выводы и связи / М. Дж. Кендалл,
  47. А.Стыоарт. М.: Наука. — 1973. — 900 с.132
  48. Козлов, А. Ю. Статистические функции Microsoft Excel в экономико-статистических расчетах: учебное пособие для вузов / А. Ю. Козлов, B.C. Мхитарян, В. Ф. Шишов — под ред. B.C. Мхитаряна М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.-231 с.
  49. , A.B. Биржевое дело и биржевой анализ / A.B. Короткое. -М.: Изд. Центр ЕАОИ. 2009. — 176 с.
  50. , И.В. Статистический анализ деятельности паевых инвестиционных фондов: автореф. дис.. .. канд. экон. наук / И. В. Лилеев. М., 2004. — 26 с.
  51. Лилеев- И. В. Статистический анализ динамики и структуры рынка паевых инвестиционных фондов России / И. В. Лилеев // Вопросы статистики. 2004. — № 7. — С. 73 — 80.
  52. , И.Ю. Анализ рисков на рынке российских ПИФов до и во время кризиса 2008−2009 гг. / И. Ю. Лукашин // Финансы и Бизнес. -2011.-№ 1.-С. 53−69.
  53. , И.Ю. Перспективы IPO на российском фондовом рынке /И.Ю.Лукашин // Прикладные аспекты статистики и эконометрики: тез. докл. VI Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов (Москва, 2006) / МЭСИ. М., 2006. — С. 47−48.
  54. , И.Ю. Российский фондовый рынок в период кризиса 20 082 009 гг. / И. Ю. Лукашин // Прикладная эконометрика. 2010. — № 3 (19). — С.23 — 37.
  55. , И.Ю. Рынок паевых инвестиционных фондов в России и за рубежом / И. Ю. Лукашин // Аудит и финансовый анализ. 2011. — № 1. -С. 206−210.
  56. , И.Ю. Статистический анализ российского рынка паевых инвестиционных фондов / И. Ю. Лукашин // Прикладные аспекты статистики и эконометрики: труды 7-ой Всероссийской конференции молодых ученых, аспирантов и студентов. М., 2010. — С. 97 — 100.
  57. , Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов / Ю. П. Лукашин. М.: Финансы и статистика, 2003. -416с.
  58. , Ю.П. Линейная регрессия с переменными параметрами /Ю.П. Лукашин М.: Финансы и статистика, 1992. — 256 с
  59. , В.А. Ценные бумаги и фондовая биржа / В. А. Лялин, П. В. Воробьев. -М.: Филинъ, 1998.-229 с.
  60. , Я.Р. Эконометрика / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, A.A. Пересецкий. М.: Дело, 2004. — 576 с.
  61. , В.И. Рынок ценных бумаг: количественные методы анализа: учебное пособие / В. И. Малюгин. М.: Дело, 2003. — 320 с.
  62. , A.B. Организационно-экономический механизм функционирования паевых инвестиционных фондов: автореф. дис.. .. канд. эконом, наук: 08.00. 10 / A.B. Маргевич. М., 2005. — 22 с.
  63. , Н.Л. Рынок ценных бумаг в России: учебное пособие / Н.Л.
  64. , H.H. Косаренко. М.: Флинта: Наука, 2005. — 248 с.134
  65. , Е.И. Паевые инвестиционные фонды в системе инвестирования сбережений физических лиц: автореф. дис.. .. канд. эконом, наук: 08. 00. 10 / Е. И. Мельнокова. Екатеринбург, 1998. — 18 с.
  66. , А.Д. Инвестиции: курс лекций по современной финансовой теории / A.B. Мертенс Киев: Киевское инвестиционное агентство, 1997. -XVI., 416 с.
  67. , В.Д. Паевые инвестиционные фонды: монография / В. Д. Миловидов. М.: АНКИЛ- ИНФРА-М, 1996. — 415 с.
  68. , В.Г. Методология статистического исследования состояния и развития рынка ценных бумаг в России: автореф. дис.. .. д-ра экон. наук / В. Г. Минашкин. М, 2006. — 50 с.
  69. , В.Г. Статистика: учебник / В. Г. Минашкин и др. М.: Проспект. — 2008. — 272 с.
  70. , В.Г. Теория статистики / В. Г. Минашкин. М.: Маркет ДС. -2006.-200 с.
  71. , Я.М. Национальный доклад. Риски финансового кризиса России: факторы, сценарии и политика противодействия / Я. М. Миркин. -М.: Финака демия, 2008. 138 с.
  72. , Я.М. Рынок ценных бумаг России: воздействие фундаментальных факторов, прогноз и политика развития. / Я. М. Миркин. М.: Альпина Паблишер, 2002. — 624 с.
  73. , Д.М. Мировой финансовый кризис: тенденции и инструменты / Д. М. Михайлов. М.: Экзамен. 2000. — 768 с.
  74. , B.C. Дисперсионный анализ: учебное пособие / B.C. Мхитарян, Л. И. Трошин. -М.: МЭСИ, 1990. 108 с.
  75. , B.C. Методы математико-статистического анализа социально-экономических явлений: курс социально-экономической статистики / B.C. Мхитарян- под ред. М. Г. Назарова М.: Финстатинформ, 2002.
  76. , B.C. Нелинейный регрессионный анализ в системе Statistica и SPSS / B.C. Мхитарян. М.: МЭСИ, 2006. — 196 с.
  77. , В. С. Статистические методы управления качеством продукции / B.C. Мхитарян. М.: Финансы и статистика, 1982. — 80 с.
  78. , B.C. Статистический анализ структуры инвестиций в основной капитал субъектов Российской Федерации / B.C. Мхитарян, В. А. Сивелькин // Вопросы статистики. 2003. — № 2. — С. 46 — 54.
  79. , В. С. Теория вероятностей и математическая статистика: учебное пособие для вузов / B.C. Мхитарян и др.- под ред. B.C. Мхитаряна. М.: Маркет ДС, 2010. — 240 с.
  80. , B.C. Эконометрика / B.C. Мхитарян, М. Ю. Архипова, В. А. Балаш. М.: Проспект, 2010.-384 с.
  81. Мэй, Д. Недооцененные возможности российского фондового рынка / Д. Мэй // Рынок ценных бумаг. 2004. — № 9. — С. 14−16.
  82. , С.А. Современное корпоративное управление: проблемы теории и практики / С. А. Орехов, В. А. Семенов. М., 2004. — 246 с.
  83. Паевые инвестиционные фонды в российской экономике (20 022 004) / под ред. М. Е. Капитана. М.: Русское экономическое общество, 2005.
  84. , Л.Д. Портфельный анализ и учётно-аналитические аспекты деятельности паевых инвестиционных фондов в РФ: автореф. дис.. канд. эконом, наук: 08.00.12 / Л. Д. Панкратова. Мичуринск, 2008−26 с.
  85. , И. М. Паевые инвестиционные фонды на рынке ценных бумаг Российской Федерации: механизм функционирования и перспективы развития: автореф. дис.. канд. эконом. наук: 08.00.10 /И.М. Пейко. СПб., 2003 — 17 с.
  86. , Э. Хаос и порядок на рынках капитала: Новый аналитический взгляд на циклы. Цены и изменчивость рынка: пер. с англ. / Э. Петере- под ред. А. Н. Романова. М.: Мир. — 2000. — 334 с.
  87. , B.B. Рациональны ли вкладчики на рынке паевых инвестиционных фондов? / В. В. Платонов. О. В. Марковский //Финансы и бизнес. 2005, — № 2. — С. 45- 56.
  88. , Б.П. Валютный курс и его применение в анализе / Б. П. Плышевский // Вопросы статистики. 2002. — № 1. — С. 43−46.
  89. Путеводитель по российскому рынку капитала: Паевые инвестиционные фонды / сост. В. Арсеньев. М.: Коммерсант XXI., Альпина Паблишер, 2001. — 160 с.
  90. , M.JI. Паевые инвестиционные фонды России: пути повышения надежности и доходности: автореф. дис.. канд. эконом, наук: 08.00.10/М.Л. Ранчинский. М., 2004.-21 с.
  91. Русинов, В. Н, Финансовый рынок: инструменты и методы прогнозирования / В, Н. Русинов. М.: Эдиториал УРСС, 2000. — 216 с.
  92. Рынок ценных бумаг: учебник / под ред. Е. Ф. Жукова. М.: Волтерс Клувер, 2010. — 656 с.
  93. , Б.Т. Основы статистики финансов / Б. Т. Рябушкин. -М.: Финстатинформ, 1997. 81 с.
  94. , H.A. Анализ временных рядов и прогнозирование: учебное пособие / H.A. Садовникова, P.A. Шмойлова. М.: МЭСИ, 2001.- 185 с.
  95. , H.A. Основы статистического моделирования: учебное пособие / H.A. Садовникова, P.A. Шмойлова. М.: МЭСИ, 2002.- 192 с.
  96. , В.Н. Биржевая статистика: учеб. пособие / В. Н. Салин, И. В. Дробышев М.: Финансы и статистика, 2003. — 176 с.
  97. , В.Н. Статистика финансов / В. Н. Салин.- М.: Финансы и статистика, 2004. 816 с.
  98. Статистическое моделирование и прогнозирование / Г. М. Гамбаров и др.- под ред. А. Г. Гринберга. М.: Финансы и статистика, 1990.-382 с.
  99. Теория статистики: учебник / под ред. проф. Г. JI. Громыко. М.: ИНФРА-М, 2000.-414 с.
  100. Теория статистики: учебник / под ред. проф. Р. А Шмойловой -Изд. 3-е, перераб. М.: Финансы и статистика, 1999. -560с.: ил.
  101. , Р. Дж. Фондовый рынок: пер. с англ. / Р.Дж. Тьюлз, Э. С. Брэдли, Т. М. Тьюлз. 6-е изд., перераб. и доп. — М.: ИНФРА — 1997. -VIII, 648 с.
  102. , Ф. Дж. Управление инвестициями: пер. с англ. / Ф.Дж. Фабоцци, Т. Д. Коптин. М.: ИНФРА М, — 2000. -XXVIII, 932 с.
  103. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: пер. с англ. A.M. Хотинского. С. Б. Королева / под ред. И. С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989.-215с.
  104. Френкель, А. А Математические методы анализа динамики и прогнозирования производительности труда. / A.A. Френкель. М.: Экономика, 1972. — 190 с.
  105. , A.A. Применение регрессионного анализа в условиях мультиколлинеарности экономических показателей: учебное пособие / A.A. Френкель. М.: МЭСИ, 1988. — 51 с.
  106. , A.A. Прогнозирование производительности труда: методы и модели / A.A. Френкель. М.: Экономика, 2007. 221 с.
  107. , В.В. Оценка эффективности инструментов коллективных инвестиций с учетом рисков: автореф. дис.. .. канд. эконом, наук: 08. 00. 10 / В. В. Черкасский. Новосибирск, 2005. — 22 с.
  108. , Е.М. Статистические методы прогнозирования / Е. М. Четыркин. -М.: Статистика, 1975. 183 с.
  109. , Е.М. Финансовые риски /Е.М. Четыркин М.: Дело, 2008.-175 с.
  110. , У. Инвестиции: пер. с англ. / У. Шарп, Г. Александер, Дж. Бейли. М.: ИНФРА — М, 1998. — XII, 1028 с.
  111. , А.С. Теория эффективных портфелей ценных бумаг: пособие для студентов / А. С. Шведов -М.: ГУ ВШЭ, 1999. 144 с.
  112. , А.А. Развитие методов коллективного инвестирования в современной экономике РФ: автореф. дис.. канд. эконом, наук: 08.00.05, 08.00.10 / А. А. Шостко М., 2008. — 30 с.
  113. Эконометрика: учебник: под ред. И. И. Елисеевой. М.: Проспект, 2009.-288 с.
  114. , М.М. Методы изучения динамики распределений и зависимостей / М. М. Юзбашев. М.: Статистика, 1974. — 188 с.
  115. Bollerslev, Т. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity/T. Bollerslev // Journal of Econometrics. 1986. — No. 31.-P. 307−327.
  116. Box, G.E.P. Time Series Analysis: Forecasting and Control, 3rd ed./G.E.P.Box, G.M.Jenkins, G.C.Reinsel.-New York: Prentice Hall, 1998.
  117. Breymann, W., Luethi, D. A package on generalized hyperbolic distributions / W. Breymann, D. Luethi, Электронный ресурс. // http://cran.r-project.org/web/packages/ghyp/vignettes/Generalized HyperbolicDistribution. pdf, November 30, 2010.
  118. Brown, R.G. Smoothing, Forecasting and Prediction of Discrete Time Series/R.G.Brown // Englewood Cliffs, New Jersy: Prentice-Hall, 1963.
  119. Brown, R.G. The Fundamental Theorem of Exponential Smoothing / R.G.Brown, R.F.Meyer // Operation Research. 1961. — Vol.5 — No. 5.-P.673−687.
  120. Greene, W.H. Econometric Analysis. Second edition. — Macmillan Publishing Company, New York, 1993.
  121. Johnston, J. Econometric Methods. Third edition. McGraw-Hill International Editions. — Auckland etc., 1984.
  122. Holt, C.C. Forecasting Trends and Seasonals by Exponentially Weighted Moving Averages/ C.C.Holt // Office of Naval Research,
  123. Memorandum, Carnegie Inst. Of Technology. -1 957. No 52.141
  124. Maddala, G.S. Introduction to Econometrics. 3-rd ed./ G.S.Maddala.- New York: John Wiley & Sons Ltd., 2001. — 636 p.
  125. Pindyck, R.S. Econometric Models and Economic Forecasts / R.S. Piindick, D.L. Rubinfeld. New York: McGraw-Hill, Inc., 1991.-595 p.
  126. Rose, P. S. Money and Capital Markets: The Financial System in an increasingly Global Economy Электронный ресурс. / Peter S. Rose. -3rd ed. Boston, BPI IRWIN, 1989. — 872 p.
  127. Информационный портал группы Cbonds. Электронный ресурс. -Режим доступа: http://www.investfunds.ru/
  128. Бюро экономического анализа Департамента коммерции США. Электронный ресурс. Режим доступа: http://bea.g0v/nati0nal/index.htm#gdp
  129. Официальный сайт ММВБ. Электронный ресурс. Режим доступа: www.micex.ru.
  130. Официальный сайт Национальной валютной ассоциации. Электронный ресурс. Режим доступа: www.nva.ru.
  131. , Р. Хедж-фонды новый инструмент инвестирования, аналитическая служба инвестиционной компании «ЦЕРИХ Кэпитал Менеджмент». — Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.investgid.ru/index.php?page= opinion&id=2664.
  132. A Bureau of the United States Department of the Treasury. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.fms.treas.gov.
  133. European Energy Exchange AG (EEX). Электронный ресурс. -Режим доступа: http://www.eex.com/ en/Download/Market%20Data/ Natural%20Gas%20-%20EEX.
  134. European Fund and Assets Management Association Электронный ресурс. Quarterly Statistical Release, September 2010, № 42. — Режим доступа: http://www.efama.org/index2.php?option=comdocman&-task=docview&-g id=1296&Itemid=-99
  135. Eurostat. Электронный ресурс. Режим доступа: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/eurostat/home.
  136. U.S. Energy Information Administration (EIA). Электронный ресурс. http://tonto.eia.gov/dnav/pet/hist/LeafHandler.ashx?n=PET& s=RBRTE&f=D.
  137. Vladimir Finkelstein, George Pan, Jean-Pierre Lardy, Thomas Та, John Tierney «CreditGrades™ Technical Document», 2002, RiskMetrics Group, Inc. Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.creditrisk.ru/publications/filesattached/ cgtechdoc. pdf
  138. Worldwide Mutual Fund Assets and Flows First Quarter 2010 of Investment Company Institute (ICI) supplementary tables. Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.ici.org/research/stats/worldwide/data.
  139. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.gks.ru/.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!