- •Часть I. Введение в макроэкономику Глава 1. Предмет и метод макроэкономического анализа
- •1.1. Макроэкономика как раздел экономической науки
- •Содержание и структура основного направления экономической теории
- •1.2. Особенности макроэкономического анализа
- •1.3. Исходные понятия
- •Краткие выводы
- •Глава 2. Народнохозяйственный кругооборот и счетоводство
- •2.1. Народнохозяйственный кругооборот
- •Табличное представление бюджета домашнего хозяйства
- •Табличное представление народнохозяйственного кругооборота
- •2.2. Система национального счетоводства
- •2.3. Исторический экскурс
- •Модель межотраслевого баланса
- •Краткие выводы
- •Приложение: Национальные счета России за 1992–2000 гг11.
- •Счет товаров и услуг
- •Счет производства
- •Счет образования доходов
- •Счет распределения первичных доходов
- •Счет вторичного распределения доходов
- •Счет операций с капиталом
- •Часть II. Равновесие на отдельных рынках
- •Глава 3. Рынок благ
- •3. 1. Совокупный спрос и его структура
- •3.1.1. Спрос домашних хозяйств
- •Функции потребления и сбережения Дж.М. Кейнса и их модификации
- •Неоклассические функции потребления и сбережения
- •3.1.2. Спрос предпринимательского сектора
- •3.1.3. Спрос государства и остального мира
- •3.2. Равновесие на рынке благ в кейнсианской модели
- •3.2.1. Мультипликативные эффекты
- •3.2.2. Расширенное условие равновесия
- •Краткие выводы
- •Глава 4. Рынок денег
- •4.1. Сущность и функции денег
- •4.2. Создание и уничтожение денег банковской системой
- •4.3. Спрос на деньги
- •4.3.1. Спрос на деньги для сделок и по мотиву предосторожности
- •4.3.2. Спрос на деньги как имущество (спекулятивный мотив)
- •4.3.3. Спрос на деньги и уровень цен
- •4.4. Равновесие на рынке денег
- •Краткие выводы
- •Глава 5. Рынок финансов
- •5.1. Структура рынка финансов и система ставок процента
- •5.2. Доходность и риск портфеля ценных бумаг
- •5.3. Составление портфеля из двух разновидностей акций
- •5.4. Оптимизация портфеля из n разновидностей ценных бумаг
- •5.5. Оптимизация портфеля из рискового и безрискового активов
- •5.6. Спрос на деньги в теории портфеля
- •5.7. Ценообразование на рынке ценных бумаг
- •Изменение курса акций 22 февраля 2002 г.
- •Индекс акций энергетики России и сводный индекс ak&m
- •Краткие выводы
- •Математическое приложение 1: Оптимизация структуры портфеля из n разновидностей рисковых ценных бумаг
- •Математическое приложение 2: Расчет предельной доходности риска рыночного портфеля
- •Глава 6. Совместное равновесие на рынках благ, денег и капитала (модель is–lm)55
- •6.1. Условия совместного равновесия
- •6.2. Взаимодействие рынков благ и финансов при изменении экзогенных параметров
- •6.3. Функция совокупного спроса
- •Краткие выводы
- •Глава 7. Рынок труда
- •7.1. Равновесие на рынке труда и безработица
- •7.1.1. Спрос на труд
- •7.1.2. Предложение труда
- •7.1.3. Равновесие и безработица
- •7.2. Теория естественной безработицы
- •Расчет показателей и g
- •Становление естественного уровня безработицы
- •7.3. Конъюнктурная безработица. Кривая Оукена
- •7.4. Функция совокупного предложения
- •Краткие выводы
- •Часть III. Общее экономическое равновесие и конъюнктурные циклы
- •Глава 8. Общее экономическое равновесие
- •8.1. Неоклассическая модель оэр
- •8.2. Кейнсианская модель оэр
- •8.2.1. Конъюнктурная безработица
- •8.2.2. Мультипликатор
- •8.3. Неоклассический синтез
- •8.3.1. Сравнение неоклассической и кейнсианской моделей оэр
- •8.3.2. Эффект реальных кассовых остатков
- •8.3.3. Портфельный подход
- •8.3.4. Теория кредитного фонда
- •Краткие выводы
- •Приложение 1: Определение вектора относительных цен в модели Вальраса
- •Приложение 2: Модель оэр Патинкина
- •Глава 9. Теория экономических циклов
- •9.1. Понятие экономического цикла
- •9.2. Модель взаимодействия мультипликатора и акселератора
- •9.2.1. Модель Самуэльсона–Хикса18
- •9.2.2. Модель Тевеса
- •9.3. Монетарная концепция экономических циклов
- •9.4. Модель Калдора
- •9.5. Экономический цикл как следствие борьбы за распределение национального дохода
- •Краткие выводы
- •Математическое приложение 1: Линейные конечно-разностные уравнения второго порядка30
- •Математическое приложение 2: Построение интегральной кривой.
- •Глава 10. Инфляция
- •10.1. Понятие инфляции и ее отражение в макроэкономической модели
- •10.2. Динамическая функция совокупного предложения
- •10.2.1. Отсутствие инфляционных ожиданий
- •10.2.2. Наличие инфляционных ожиданий
- •10.3. Динамическая функция совокупного спроса
- •10.4. Модель инфляции
- •10.4.1. Инфляция спроса
- •10.4.2. Инфляция предложения
- •10.5. Эконометрическое моделирование инфляции
- •10.6. Социально-экономические последствия инфляции
- •10.7. Антиинфляционная политика
- •Краткие выводы
- •Часть IV. Стабилизационная политика государства
- •Глава 11. Стабилизационная политика в закрытой экономике
- •11.1. Фискальная политика
- •11.2. Кредитно-денежная политика
- •11.3. Комбинированная экономическая политика
- •11.4. Стабилизационная политика, дефицит государственного бюджета и государственный долг
- •Краткие выводы
- •Приложение 1: Меры денежной политики Центрального банка рф
- •Математическое приложение 2: Расчет равновесных параметров комбинированной стабилизационной политики
- •Глава 12. Стабилизационная политика в открытой экономике
- •12.1. Платежный баланс
- •Выполнение Денежной программы Правительства рф и Банка России за 7 мес. 1996 г., трлн руб.21
- •12.2. Валютный курс
- •12.2.1. Спрос и предложение девизов при международном товарообмене
- •12.2.2. Спрос и предложение девизов при международном переливе капиталов
- •12.2.3. Равновесие финансового рынка в открытой экономике
- •12.2.4. Равновесный обменный курс
- •12.3. Стабилизационная политика
- •12.3.1. Модель маленькой страны
- •Постоянный уровень цен
- •Меняющийся уровень цен27
- •Учет сектора имущества
- •12.3.2. Модель двух стран Постоянный уровень цен
- •Меняющийся уровень цен
- •12.4. Действенность стабилизационной политики
- •Краткие выводы
- •Приложение: Модель открытой экономики маленькой страны р. Дорнбуша36
- •Глава 13. Неокейнсианство.
- •13.1. Гипотеза двойного решения
- •13.2. Равновесие и квазиравновесие
- •13.3. Неокейнсианские функции потребления и предложения труда
- •13.4. Неокейнсианская модель: общее квазиравновесие
- •13.5. Стабилизационная политика
- •13.6. Жесткость цен
- •Краткие выводы
- •Часть V. Равновесие и экономический рост
- •Глава 14. Модели экономического роста
- •14.1. Посткейнсианские модели
- •14.2. Неоклассические модели
- •14.3. Отражение технического прогресса в моделях экономического роста
- •14.3.1. Экзогенный технический прогресс
- •14.3.2. Эндогенный технический прогресс
- •Краткие выводы
- •Математическое приложение: Определение условий равновесного роста экономики при эндогенном техническом прогрессе
- •Часть II. Решения Введение в макроэкономику
- •Рынок благ
- •Рынок денег
- •Рынок труда
- •Общее экономическое равновесие
- •Теория экономических циклов
- •Теория инфляции
- •Стабилизационная политика в закрытой экономике
- •Стабилизационная политика в открытой экономике
- •Неокейнсианство
- •Равновесие и экономический рост
- •Часть I. Задачи Введение в макроэкономику
- •Рынок благ
- •Рынок денег
- •Рынок ценных бумаг
- •Рынок труда
- •Общее экономическое равновесие
- •Теория экономических циклов
- •Теория инфляции
- •Стабилизационная политика в закрытой экономике
- •Стабилизационная политика в открытой экономике
- •Неокейнсианство
- •Равновесие и экономический рост
5.2. Доходность и риск портфеля ценных бумаг
Перейдем теперь к комплексному анализу логики поведения экономического субъекта, стремящегося постоянно поддерживать оптимальную структуру своего имущества, представленного портфелем ценных бумаг. Для этого он в начале каждого периода так меняет структуры своего портфеля, чтобы максимизировать прирост его ценности к концу периода или, что то же самое, обеспечить максимальную доходность имущества, которая определяется как отношение дохода за период к ценности имущества. Доход портфеля складывается из дивидендов и приращения ценности его активов, поэтому доходность определяется по формуле
,
где r – доходность за период; d – процент (дивиденд), выплачиваемый за период; Ft, Ft–1 – рыночный курс портфеля соответственно в конце и начале периода.
На решение индивида о распределении общей суммы сбережений между различными видами ценных бумаг воздействуют четыре фактора:
доходность конкретного вида ценной бумаги;
трансакционные затраты, связанные с превращением ценной бумаги в деньги;
степень риска получения ожидаемого дохода;
отношение индивида к риску.
Если бы ценные бумаги отличались только доходностью, то в портфеле экономического субъекта находился бы лишь один вид ценной бумаги, т.е. тот, который имеет наибольшую норму доходности. Именно к такому выводу привел нас проведенный в предыдущей главе анализ спроса на деньги как имущество: пока доход на облигацию превышал ожидаемые потери от снижения ее курса в портфеле индивида были только облигации; когда эти потери стали превышать сумму процентных выплат, тогда имущество индивида состояло только из денег. Однородность портфеля обусловлена в данном случае тем, что, кроме доходности, никакие другие свойства ценных бумаг не принимались во внимание.
Когда при определении оптимальной структуры портфеля учитываются также трансакционные затраты, как это было при исследовании спроса на деньги для сделок по модели Баумоля–Тобина, тогда в портфеле индивида одновременно были и деньги, и облигации.
Рассмотрим теперь роль риска при формировании портфеля ценных бумаг. Риск, связанный с приобретением некоторых видов ценных бумаг, обусловлен тем, что ожидаемый от них доход – величина случайная; он может принимать различные числовые значения с определенными вероятностями.
Вероятность характеризует степень достоверности наступления некоторого события. Вероятность гарантированного события принимают за единицу, а невозможного – за нуль. Вероятность случайной величины больше нуля, но меньше единицы, причем сумма вероятностей всех возможных ее значений равна единице.
Существуют два основных способа определения вероятности наступления случайного события: объективный (исторический) и субъективный (прогнозный). Объективная оценка вероятности выводится по данным статистической обработки результатов наблюдений за повторяющимися процессами, порождающими случайные события. Таким образом можно определить вероятность того, что в апреле текущего года в Москве среднемесячная температура будет выше нуля или что 31 декабря в городе не будет дорожно-транспортных происшествий. Иногда объективную оценку вероятности наступления некоторого случайного события можно дать априори: например, вероятность выпадения числа 3, как и любого другого от 1 до 6, при бросании шестигранного кубика равна 1/6. Субъективная оценка вероятности сводится к более или менее обоснованному прогнозу частоты появления возможных значений случайной величины. В инвестиционных расчетах обычно приходится иметь дело с новыми технологиями, и поэтому с субъективными оценками вероятности.
На основе заданных вероятностей случайных величин строят различные алгоритмы определения их средних ожидаемых значений. Чаще всего ожидаемое значение рассчитывают как средневзвешенную по вероятностям величину. Так, если в следующем году прибыль фирмы с вероятностью 0,1 может равняться и 15, и 30 ден. ед., с вероятностью 0,2 – и 18, и 24 ден. ед. и с вероятностью 0,4 – 20 ден. ед., то ожидаемая величина составит 0,1(15 + 30) + 0,2(18 + 24) + 0,4 ∙ 20 = 20,9 ден. ед.
Поскольку количественные оценки вероятности не всегда достоверны, то фактическое значение прогнозируемой величины может не совпасть с ожидаемым. Отсюда возникает понятие риска: существует риск, что фактическая величина не совпадет с ожидаемой. Вероятность отклонения фактической величины от ожидаемой тем больше, чем шире разброс значений случайной величины. Поэтому в качестве меры риска, присущего решению с вероятностным исходом, используют так называемое стандартное отклонение (σ) – среднеквадратическое абсолютное отклонение возможных значений случайной переменной от ожидаемого. В приведенном выше примере риск не получить в будущем году прибыль в размере 20,9 ден. ед. составит
σ = [(20,9 – 15)2 + (20,9 – 18)2 + (20,9 – 20)2 + (20,9 - 24)2 + (20,9 – 30)2]0,5 = 11,7.
Величину σ2 называют дисперсией или вариацией.
Две случайные переменные x, y могут оказаться стохастически зависимыми или независимыми. Это определяется тем, насколько появление значения (i= 1, , n) связано с появлением значения (j = 1, , m). Обозначим буквой wij вероятность того, что переменная y примет значение тогда, когда переменная x примет значение . Тогда характер зависимости двух случайных переменных можно отобразить следующей матрицей:
x1 x2 … xn
y1 w11 w12 … w1n
y2 w21 w22 … w2n
… … … … …
ym wm1 wm2… wmn..
Количественной мерой взаимозависимости двух случайных переменных служит ковариация
.
Часто удобней характеризовать степень взаимозависимости двух случайных переменных посредством коэффициента корреляции: . По построению значение коэффициента корреляции находится в интервале –1 +1. Если (соответственно = 0), то x и y являются стохастически независимыми или некоррелируемыми случайными переменными; при = 1 случайные значения x и y находятся в положительной, а при = –1 – в отрицательной линейной зависимости. На рис. 5.2 показано, как располагаются точки, представляющие одновременные значения доходности двух ценных бумаг при 0, +1 и – 1.
Каждая точка в системе координат rA, rB представляет определенную комбинацию доходности двух видов ценных бумаг А и В. При нулевой корреляции (см. рис. 5.2,а) расположение точек не имеет ярко выраженной направленности. Если рост доходности одной акции сопровождается ростом доходности другой (рис. 5.2,б), то наблюдается положительная корреляция. При отрицательной корреляции с ростом доходности одной акции происходит снижение доходности другой (рис. 5.2,в)45.
Рис.5.2.
Пример 5.2. Случайная переменная x с вероятностью 0,3 может принять значение 50, с 0,2 – 100 и с 0,5 – 130. Случайная переменная y с вероятностью 0,6 примет значение 150, с 0,4 – 275. Вероятность того, что x будет равно 50 тогда, когда y = 150, составляет 0,2. Все другие показатели вероятности совместного появления различных значений x и y представлены в виде следующей матрицы:
-
50
100
130
150
0,2
0,1
0,3
275
0,1
0,1
0,2
В данном примере ожидаемые значения
= 0,350 +0,2100 + 0,5130 = 100; = 0,6150 + 0,4275 = 200.
Определим стандартные отклонения
Вычислим ковариацию
= 0,2 ∙ (150 – 200) • (50 – 100) + 0,1 • (150 – 200) • (100 – 100) + 0,3 ∙ (150 – 200) • (130 – 100) + 0,1 • (275 – 200) • (50 – 100) + 0,1• (275 – 200) • (100 – 100) + 0,2 ∙ (275 – 200) • (130 – 100) = 125.
Теперь можно определить коэффициент корреляции
.
В дальнейшем нам придется воспользоваться еще рядом положений теории вероятностей. Ожидаемое значение суммы случайных переменных равно сумме их средних ожидаемых значений
.
Если a и b некоторые константы, то
. (5.1)
Дисперсия суммы двух случайных переменных
соответственно
. (5.2)
Если случайные переменные стохастически независимы, то = 0, тогда
,
соответственно
. (5.2а)
Необходимость учитывать наряду с доходностью акции и ее риск значительно расширяет область выбора инвестора при формировании портфеля. Допустим, на фондовом рынке обращаются акции шести фирм. Характеристики этих акций приведены в табл. 5.4.
Таблица 5.4.
Доходность и риск акций
Показатели, % |
Акции фирмы |
|||||
A |
B |
С |
D |
Е |
F |
|
r |
7 |
9 |
9 |
12 |
15 |
15 |
σ |
12 |
8 |
20 |
30 |
30 |
25 |
Для большей наглядности представим эти данные в графическом виде (рис. 5.3).
Рис. 5.3.
На первый взгляд акции фирм A, C и D будут вытеснены с рынка, так как с точки зрения типичного инвестора по соотношению доходности и риска акции фирмы B предпочтительнее акций фирм A и C, а вместо акций фирмы D целесообразнее купить акции либо фирмы E, либо F. В действительности на фондовом рынке могут одновременно и постоянно обращаться акции всех указанных фирм. Почему это так, объясняет теория портфеля.