Тема 1. Графическое представление и первичная обработка фондовых данных.

1.1. Общие сведения.

Термин «первичные данные» - это об­щий термин, относящийся к группе сводных показателей, каж­дый из которых одним числом определяет какое-либо качество совокупности данных. Например, при анализе рын­ка ценных бумаг часто необходимо подсчитать некоторую форму среднего значения группы активов или среднюю цену активов в данном периоде. Также финансовым аналитикам часто приходится измерять, как рассеяны доходности и цены фондовых инструментов. На практике часто требуется узнать, как распределены доходности и цены симметрично вокруг средней величины, имеется ли скошенность в распреде­лении доходов и имеет ли их распределение пик, выраженный больше или меньше, чем предполагалось.

Статистики определяют средние значения как показатели центра распределения. Статистические показатели, которые опи­сывают или измеряют, как данные распределены вокруг сред­него значения, известны как показатели вариации. Величины, определяющие симметричность данных, называются показателя­ми асимметрии или мерами скошенности, а выражающие пиковость данных — показателями эксцесса.

Данные могут иметь различный вид, который иногда диктует выбор методов статистического анализа или по меньшей мере влияет на него. Таким образом, до начала изучения различных методов стати­стического анализа следует рассмотреть различные виды данных.

Непрерывные и дискретные данные.

Данные могут быть классифицированы как непрерывные и дис­кретные. Непрерывные данные могут принимать любые значения на множестве действительных чисел, т.е. они измеряются на не­прерывной шкале, а их значения ограничены только степенью точности. Типичным примером является процентная ставка до­хода по инвестициям. Она может составлять 12%, 12,3% или во­обще 12,0675%. Данные, относящиеся ко времени, расстоянию и скорости, также попадают в эту категорию.

Дискретные данные связаны с процессом счета. Например, число финансовых сделок дискретно, потому что их половины или четверти не имеют рационального смысла. Данные, связан­ные с ценами активов, могут быть дискретными из-за установ­ленных на индивидуальных рынках правил котировки и мини­мальных ценовых изменений. Например, в Великобритании го­сударственные облигации котируются в тридцать вторых (1/32) долях фунта. Следовательно, ценовые данные здесь дискретны и изменяются только в тридцать вторых долях или кратных им значениях. Рынки корпоративных облигаций, акций, фьючерсов и опционов служат другими примерами, где правила минималь­ных ценовых изменений определяют дискретность данных.

Данные кросс-секций и временных рядов.

Кросс-секционные (cross-sectional) данные представляют собой информацию в группе переменных в каждый отдельный момент времени. Например, данные, связанные с ценами акций каждой из входящих в расчет, например, индекса FTSE 100 в конкретный момент времени, явля­ются кросс-секционными. Списки цен акций, процентных ста­вок или обменных курсов, публикуемые в деловых разделах га­зет, также представляют собой кросс-секционные данные, пото­му что относятся к ценам или ставкам нескольких переменных (акций, валют и т. п.) в данный момент времени.

Временные ряды отражают колебания какой-либо перемен­ной на промежутке времени. Например, данные о цене акции, обменном курсе валюты или уровне индекса за каждый день (неделю или месяц) в течение некоторого интервала времени будут ежедневным (еженедельным или ежемесячным) временным рядом. Временной ряд - это последовательность упорядочен­ных во времени числовых показателей, характеризующих уровень

Всякий временной ряд включает два обязательных элемен­та: во-первых, время и, во-вторых, конкретное значение пока­зателя, или уровень ряда. Временные ряды различаются по следующим признакам:

1) по времени - моментные и интервальные. Интерваль­ный ряд - последовательность, в которой уровень явления относят к результату, накопленному или вновь произ­веденному за определенный интервал времени. Таковы, напри­мер, ряды показателей объема продукции предприятия по месяцам года, количества отработанных человеко-дней по отдельным пе­риодам (месяцам, кварталам, полугодиям, годам, пятилетиям и т.п.) и т.д. Если же уровень ряда характеризует изучаемое явле­ние в конкретный момент времени, то совокупность уровней об­разует моментами ряд. Примерами моментных рядов могут быть последовательность показателей численности населения на начало года, поголовье скота в фермерских хозяйствах на 1 сентября и т.д. Важное отличие моментных рядов от интервальных состоит в том, что сумма уровней интервального ряда дает вполне реальный показатель – общий выпуск продукции за год (пятилетие, десятилетие), общие затраты рабочего времени, общин объем продаж акций и т.д., сумма же уровней моментного ряда иногда и подсчитывается, но реального содер­жания, как правило, не имеет;

2. по форме представления уровней – ряды абсолютных, относительных и средних величин;

3. по расстоянию между датами или интервалами времени выделяют полные и неполные временные ряды. Полные ряды имеют место, когда даты регистрации или окончания периодов следуют друг за другом с равными интервалами, неполные - когда принцип равных интервалов не соблюдается;

4. по содержанию показателей - ряды частных и агрегированных показателей. Частные показатели характеризуют изучаемое явление односторонне, изолированно. Например, среднесуточный объем выпуска промышленной продукции дает возможность оцепить динамику промышленного производства, численность граждан, состоящих на учете в службе занятости; показывает эффективность социальной политики государства; остатки наличных денег у населения и вклады населения в бан­ках отражают платежеспособность населения и т.д. Агрегированные показатели основаны на част­ных показателях и характеризуют изучаемый процесс комплек­сно. Так, чтобы иметь представление о состоянии фондового рынка России в целом, необходимо определять агрегированный пока­затель экономической конъюнктуры, включающий в себя и вы­шеперечисленные частные показатели. Широкое применение агрегированных показателей стало возможным с развитием факторного и компонентного анализа.

Важнейшим условием правильного формирования времен­ных рядов является сопоставимость уровней, образующих ряд. Уровни ряда, подлежащие изучению, должны быть однородны по экономическому содержанию и учитывать существо изучае­мого явления и цель исследования.

Статистические данные, представленные в виде временных рядов, должны быть сопоставимы по территории, кругу охва­тываемых объектов, единицам измерения, моменту регистрации, методике расчета, ценам, достоверности.

Несопоставимость по территории возникает в результате изменений границ стран, регионов, хозяйств и т.п. Для приведе­ния данных к сравнимому виду производится пересчет прежних данных с учетом новых границ.

Полнота охвата различных частей явления - важнейшее условие сопоставимости уровней ряда.

Познание закономерностей изменения фондовых переменных во времени – сложная и трудоемкая процедура исследования, так как любое изу­чаемое явление формирует множество факторов, действующих в разных направлениях. По характеру непосредственного воздействия эти факторы могут быть разделены на две группы. К первой группе относятся факторы, определяющие основную тенденцию динамики (рост или снижение уровнен). Вторая группа факторов, вызывающая случайные колебания, откло­няет уровни от тенденции то в одном, то в другом направле­нии. Например, тенденция динамики объемов продаж ценных бумаг на фондовой бирже связана с укреплением экономики страны, с прогрессом развития информационных каналов связи, с совершенствованием организации и управления производством тех предприятий, чьи ценные бумаги представлены на рынке. Колеблемость динамики вызвана влиянием, например, мирового фондового рынка, неустойчивостью валютного курса и цен на сырье, неожиданными политическими решениями экономических вопросов.

При статистическом изучении динамики необходимо четко разделять два основных ее элемента - тенденцию и колеблемость, чтобы дать каждому из них количественную характери­стику с помощью специальных показателей.

Основной тенденцией, или трендом, называется характери­стика процесса изменения явления за длительное время, осво­божденная от случайных колебаний, создаваемых второй группой факторов. В отличие от тенденции колеблемостью следует называть отклонения уровней отдельных периодов вре­мени от тенденции динамики (тренда).

Сгруппированные и несгруппированные данные.

Только когда обрабатывается небольшое количество исходных данных, они могут быть оставлены в необработанном или не­сгруппированном виде, при этом знакомящиеся с ними будут в состоянии их усвоить. Понятно, что когда набор данных велик, необходимо изложить его в виде таблицы для лучшего восприятия. Данные в таблице могут разбиваться на группы и объединяться в интервалы. Пример сгруппированных непрерывных данных показан в табл. 1.1.

Таблица 1.1

Представление сгруппированных данных.

Месячный доход	Число наблюдений	Относительная частота
До -8%	0	0
Более -8% и до -7%	2	0,039216
Более-7% и до -6%	1	0,019608
Более -6% и до -5%	5	0,098039
Более -5% и до -4%	2	0,039216
Более -4% и до - 3%	2	0,039216
Более -3% и до -2%	3	0,058824
Более -2% и до -1%	3	0,058824
Более - 1% и до 0%	5	0,098039
Более 0% и до + 1%	3	0,058824
Более + 1%идо + 2%	7	0,137255
Более + 2% и до + 3%	4	0,078431
Более. + 3% и до + 4%.	3	0,058824
Более + 4% и до + 5%	4	0,078431
Более + 5% и до + 6%	1	0,019608
Более + 6% и до + 7%	2	0,039216
Более + 7% и до + 8%	0	0
Более + 8% и до + 9%	0	0
Более + 9% и до + 10	2	0,039216
Более + 10% и до + 11%	0	0
Более + 11%идо+ 12%	2	0,039216
Итого	51	1

При группировке данных необходимо уделить особое внима­ние интервалам. Во-первых, они не должны перекрываться. Во-вторых, они должны быть одинаковых размеров, если не сущест­вует специфической потребности в выделении данных в рамках какой-либо "подгруппы", либо если данные в группе настолько малочисленны, что могут быть безопасно слиты с предыдущей или последующей группой без потери информации. В-третьих, интервалы не должны быть столь большими, чтобы скрывать характерные изменения в рамках группы. И, наконец, число ин­тервалов должно быть компромиссом между необходимостью передачи деталей и возможностью для аналитика охватить эти детали.