авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 ||

«FB2:, 07 April 2009, version 1.0 UUID: 26c6223a-64f3-102c-9c68-5025ca853da2 PDF: fb2pdf-j.20111230, 13.01.2012 Денис ...»

-- [ Страница 7 ] --

Другие концепции Одной из главных причин новых исследований и разработок в финансовом анализе стала прокатившаяся в различных странах за последние 30 лет се рия финансовых катастроф. Она разорила множество банков и инвестиционных фондов, в том числе и знаменитый LTCТ, активно использующий идеи количественного анализа. В результате новейших исследований оказалось, что те очень редкие и очень сильные колебания, которые ранее считались несущественными и отбрасывались при проверке распределений на нормальность, на самом деле являются очень важными. Отсюда следовало, что те положения, на которых базируется количественная теория финансов, являются неверными. Возможно, именно с кризисом классической теории связано возрождение в последние десятилетия интереса к техническому анализу (анализу графиков поведения цен). В бестселлере Петерса «Хаос и порядок на рынках капитала» приведено множество примеров, на которых ясно показаны отклонения реального поведения цен от логнормального распределения, принятого классической теорией. Этот факт связан с тем, что на цены оказывает влияние множество дополнительных факторов (в т. ч. связанных с пси хологией инвесторов), которые весьма сложно отделить друг от друга. Их совместное влияние и определяет отклонения распределения реальных цен от логнормального распределения. Пионерами в исследованиях динамических систем «третьего рода» были американский метеоролог Эдвард Лоренц и франко-американский математик Бенуа Мандельброт. В середине 60-х Лоренц задался вопросом: почему стремительное совершенствование компьюте ров, математических моделей и вычислительных алгоритмов не привело к созданию достоверных среднесрочных прогнозов погоды? Лоренц предложил упрощенную модель процессов, происходящих в атмосфере. Компьютерный анализ модели Лоренца привел к принципиальному результату: для «дина мического хаоса» возможен весьма ограниченный горизонт прогноза. С точки зрения математики любая динамическая система, что бы она ни моделиро вала, описывается движением точек в фазовом пространстве (координатами такого пространства служат степени свободы системы), вернее их траекто риями, которые в классической динамике однозначно определены для сколь угодно большого промежутка времени. Но динамическому хаосу соответ ствует «клубок» расходящихся траекторий, причем от скорости их расходимости зависит интервал времени, на который может быть дан прогноз (более подробно «кубок» траекторий мы рассмотрим в разделе Статьи). Благодаря анализу модели Лоренца метеорологи были вынуждены признать, что их «пророческие способности» ограничены максимум тремя неделями и даже новейшие компьютерные погодные модели пока не в состоянии преодолеть этот барьер. Бурно развивающаяся с середины прошлого века нелинейная динамика окончательно развеяла иллюзию «глобальной предсказуемости»:

выяснилось, что начиная с какого-то горизонта прогноза мы в принципе не можем предсказать поведение многих даже достаточно простых систем. Од нако нелинейная динамика дала исследователям помимо очередной демонстрации принципиальной ограниченности человеческого знания будущего достаточно мощный инструментарий для анализа разнообразных процессов с ограниченным горизонтом прогноза. Нелинейная динамика позволяет устанавливать, сколько переменных необходимо для их описания, сколько переменных нужно для прогнозирования, каким должен быть их монито ринг, т.е. пытается вычленить те элементы, которые оказывают определяющее воздействие на динамические процессы в подобных системах. Ученые принялись за разработку новых поколений моделей и алгоритмов, оперирующих массивами этих переменных, и прогностическая деятельность посте пенно стала переходить из разряда любительской в профессиональную: быстрыми темпами пошло развитие «индустрии прогноза». В центре внимания прогнозистов сейчас прежде всего находятся описание и предсказание редких катастрофических событий не только в природе, но и в обществе. Филосо фы и социологи часто называют современную цивилизацию «обществом риска». А в дальнейшем, с развитием научно-технического прогресса, повсе местным внедрением био-, инфо– и прочих неотехнологий, спектр рисков и возможные масштабы катастроф будут только увеличиваться. В этой связи все более актуальной становится задача управления рисками – прогнозирования и предупреждения всякого рода катаклизмов. Связь между идеями нелинейной динамики и управлением рисками стала ясна недавно. Осознать ее помогла парадоксальная статистика техногенных катастроф. С помощью математического аппарата нелинейной динамики было показано, что все образчики «чудовищного невезения», сопутствующего прогрессирующему че ловечеству, вроде аварии на комбинате «Маяк», чернобыльского взрыва или гибели «Конкорда» зачастую подчиняются неким универсальным сценари ям возникновения хаоса из упорядоченного состояния, т.е. представляют из себя вариации на тему вышеописанного третьего класса процессов с ограни ченной предсказуемостью. Еще в начале XIX века Карл Гаусс установил, что вероятность распределения случайных величин достаточно часто описывает ся одним и тем же математическим выражением, получившим позже его имя. Соответствующая распределению Гаусса кривая показывает, что большие отклонения от средних величин редки, ими можно пренебречь. Однако существует и множество других вероятностных распределений, в том числе сте пенные. «Хвосты» этих распределений убывают гораздо медленнее, за что они получили название «распределений с тяжелыми хвостами». В этом случае вероятности отклонений от средних величин уже существенно больше по сравнению с распределением Гаусса. Если бы человеческий рост был распреде лен по такому закону, мы бы жили в мире сказок братьев Гримм, регулярно сталкиваясь на улицах с великанами и карликами. Еще в середине 30-х годов создатель знаменитой «шкалы землетрясений» Чарльз Рихтер высказал предположение, что именно «распределения с тяжелыми хвостами» ответствен ны за катастрофы. В дальнейшем теория риска установила, что этот закон распределения вероятностей имеет фундаментальный характер для процессов, подпадающих под категорию катастрофических. Сегодня исследователи сходятся во мнении, что степенные распределения «с тяжелыми хвостами» опи сывают не только природные, но и разнообразные техногенные катастрофы: аварии на атомных станциях и химических предприятиях, разрывы трубо проводов, неполадки в компьютерных сетях, более того, ими в значительной степени определяется развитие биосферы и поведение финансовых рынков.

«Степенная» статистика существенно отличается от «нормальной» (это еще одно название Гауссового распределения). «Степенная» статистика описывает явления, при которых ущерб от одного самого крупного события может превосходить ущерб от всех остальных cобытий этого класса вместе взятых. Ответ на вопрос, откуда берется степенная статистика, удалось получить благодаря новой парадигме нелинейной динамики – теории сложности и построенной в ее рамках теории самоорганизованной критичности. Для всех степенных распределений общим является возникновение длинных цепочек причин но-следственных связей: одно событие может повлечь другое, третье и т.д., в результате чего происходит «лавинообразный» рост изменений, затрагиваю щих всю систему. Причем окончание «лавины изменений» – переход к новому состоянию равновесия – может произойти не скоро. Исследование слож ных систем, демонстрирующих самоорганизованную критичность (т.е. все тех же систем, относящихся к классу процессов с ограниченным горизонтом прогноза), показало, что такие системы сами по себе стремятся к критическому состоянию, в котором возможны «лавины» любых масштабов. Поскольку к системам такого сорта относятся биосфера, общество, инфраструктуры различного типа, военно-промышленный комплекс, множество других иерархи ческих систем, результаты теории самоорганизованной критичности очень важны для анализа управляющих воздействий, разработки методов прогно зирования и «упреждающей защиты» от этих явлений. Именно на базе нелинейной динамики теория рисков выработала своеобразную технику работы с незнанием, направленную на поиски закономерностей поведения произвольной нелинейной системы как целого. Оказывается, компьютерный анализ большого массива статистических данных позволяет выявить так называемые «предвестники» катастроф. Даже незначительный рост этих медленно ме няющихся величин, рассчитываемых по определенным сложным формулам, сигнализирует о надвигающейся опасности. Одним из первых идею о подоб ном применении методов нелинейной динамики высказал более 20 лет назад Владимир Кейлис-Борок (ныне – академик РАН, директор Международного института теории прогноза землетрясений и математической геофизики). Под его руководством был создан алгоритм прогноза, основанный на накоп ленных за многие годы данных сейсмической активности. Этот метод получил название М8, поскольку предназначался для прогноза достаточно силь ных (более чем в 8 баллов) землетрясений. С 1985 года началось систематическое применение разработанного российскими учеными алгоритма. За это время было успешно предсказано пять из семи происшедших крупнейших землетрясений, в том числе Спитакское и Калифорнийское. Впрочем, «удач ные» предсказания едва ли могут серьезно облегчить работу соответствующим «службам спасения»: точность данного метода крайне невелика – прогноз выдается с неопределенностью по времени в один – два года и с неопределенностью в пространстве в 200...400 км. Не слишком успешно применение дан ного метода и к прогнозу землетрясений слабее 8 баллов. Но даже с учетом этих оговорок продемонстрированная алгоритмом Т8 возможность предсказы вать землетрясения за несколько лет до их наступления представляется серьезным научным достижением. Более того, уже обкатанный на прогнозе при родных катаклизмов алгоритм был применен Кейлис-Бороком с сотрудниками и в социально-экономической сфере. В рамках метода Т8 анализирова лись экономические рецессии в США с 1963 года по 1997 год. За основу были взяты 9 ежемесячных характеристик экономики США – объем ВВП, суммар ный личный доход граждан, уровень безработицы и др. Расчеты на базе этих данных позволяли определить так называемые промежутки тревоги – пери оды времени, за которыми должны были последовать рецессии. И действительно, все пять рецессий, происходивших с 1963 года по 1997 год, предваря лись периодами тревоги. В одном случае тревога длилась 13 месяцев, в другом – 10, а в оставшихся трех случаях – по 3 месяца. Правда, данное исследова ние было ретроспективным, и пока вопрос о будущих катаклизмах в американской экономике группа Кейлис-Борока не изучала. Наиболее яркий пример взаимопроникновения точного естествознания и наук об обществе – возникшее в середине 90-х годов новое междисциплинарное направление, эконофи зика. Официальной датой ее рождения считается 1997 год, когда в Будапеште была проведена первая «эконофизическая» конференция, а начиная с года Европейское физическое общество поставило организацию конференций «Применение физики в финансовом анализе» на поток – в декабре этого го да в Лондоне состоится уже третья по счету «тусовка эконофизиков». Многочисленные зарубежные адепты новомодной дисциплины (подавляющее их большинство по образованию – физики), вооружившись методами нелинейной динамики, сегодня активно вторгаются в заповедную зону экономиче ской науки – в анализ и прогнозирование разнообразных финансовых потрясений (ибо, как мы уже отмечали, финансовые рынки, согласно представле ниям нелинейной динамики, – всего лишь одна из вариаций третьего класса процессов, систем с ограниченной предсказуемостью). Характерный пример подобных попыток – недавние исследования группы Дэвида Лэмпера из Оксфордского университета. Лэмпер создал модель, позволяющую, по его мне нию, эффективно предсказывать финансовые катастрофы. Его модель базируется на анализе стандартной системы, состоящей из множества игроков, конкурирующих друг с другом за ограниченные ресурсы. «Всеобщая взаимозависимость» поведения игроков приводит к тому, что система в целом ока зывается очень чувствительной к небольшим флуктуациям.

И хотя подавляющее их большинство так и остается малозначимым для рынка, отдельные «мелочи» способны вызвать «лавины изменений». Декларируемая новизна подхода Лэмпера состоит в том, что ему якобы удалось «нащупать очаги буду щей катастрофы» (те самые «предвестники», выявление которых – важнейшая задача «рискового прогнозирования») – ими оказались так называемые ко ридоры предсказуемости, внутри которых краткосрочные изменения параметров рынка с высокой степенью определенности соответствуют рациональ ным ожиданиям. Как ни странно, именно эти небольшие периоды «повышенной предсказуемости» поведения рынка зачастую предвещают последую щие серьезные катаклизмы. С результатами его компьютерного моделирования вполне коррелирует и другое недавнее исследование флуктуаций финан совых рынков, проведенное Рикардо Мансиллой (Национальный университет Мехико). Мансилла также пришел к выводу, что непосредственно перед резкими изменениями на рынке возрастает предсказуемость. Лавинообразный рост исследований, наблюдающийся в последние годы в сфере анализа и прогнозирования процессов с ограниченной предсказуемостью, безусловно, в значительной степени объясняется увеличением вычислительной мощи используемых при моделировании этих процессов компьютеров. Однако, по мнению ведущего отечественного специалиста в данной области, заместите ля директора Института прикладной математики РАН профессора Георгия Малинецкого, оптимистические ожидания, типичные для нашего общества, связывающего слишком много надежд с компьютерными технологиями, пока явно опережают реальный прогресс в этой научной сфере: «Вначале пред полагалось, что автоматизированные системы управления позволят резко повысить эффективность экономики. Но экономика оказалась не готова к это му. Большие надежды возлагались на вычислительный эксперимент, связанный с компьютерным решением различных уравнений. Но выяснилось, что для описания многих важных объектов у нас нет соответствующих уравнений, а если они и есть, то определение коэффициентов и настройка модели са ми по себе представляют исключительно сложную задачу. Ахиллесовой пятой алгоритмов прогноза для социально-экономических систем и задач по управлению риском являются данные. Для того чтобы „научить“ соответствующие компьютерные системы, нужно иметь длинные ряды достоверных и достаточно точных данных, характеризующих различные стороны изучаемого объекта. Пока этого практически нигде нет. Только восполнив этот про бел, можно существенно повысить качество прогноза».

Статистика Херста Эконофизика и фрактальный анализ Эконофизика использует современный математический аппарат нелинейной динамики и статистической физики, чем принципиально отличается от эконометрики, основанной на линейных моделях. В настоящее время преимущества использования современных физических концепций для описания и анализа финансовых систем не требуют дополнительных доказательств. Взаимный интерес физиков и экономистов к совместным исследованиям ока зался обеспеченным большим количеством баз экономических данных и появлением новых физических результатов и парадигм, таких как критические явления, неупорядоченные системы, системы с нелинейной динамикой. Усилия многих исследователей направлены на анализ больших массивов эмпи рических данных по обменным курсам валют, ценам акций, функционированию отдельных секторов финансового рынка. Математический аппарат включает методики корреляционного анализа, выявление тренда, мультифрактального анализа. Приложение к управлению рисками и прогнозирова нию осуществляется путем выявления аттракторов, определения ранних симптомов обвала рынка. Для моделирования финансового рынка используют ся многоагентные (тиlti-agent) и перколяционые модели. Рассматривается универсальность скейлинговых закономерностей во флуктуациях активов компаний, статистические распределения дохода фирм. Пристальное внимание уделяется результатам стохастического моделирования априорных ожи даний, новым подходам к определению цен опционов, анализу Леви-процессов в динамике цен. Сложившаяся в эконофизике ситуация во многом напо минает начальную стадию развития термодинамики и квантовой механики. По общему мнению, эконофизический подход к финансам должен в целом стать значительно более прибыльным, чем интуитивное прогнозирование, хотя в настоящее время нет достоверной информации о том, что кто-то сумел заработать большие деньги на данных теориях. Значительное увеличение количества научных статей, монографий, конференций за последние 4 года де монстрируют растущую популярность эконофизики. Согласно журналу Института физики Великобритании, финансовый сектор экономики стал одним из основных работодателей молодых физиков-теоретиков. Так одним из направлений эконофизики является фрактальный анализ структуры рынка (в т.ч. финансового), который показывает, что его общая емкость имеет тенденцию к бесконечному росту: суммарный объем мелких рыночных ниш может превышать суммарный объем крупных, поскольку чем меньше размер ниш, тем в большем количестве они присутствуют на рынке. Зная расположение «незанятого» пространства на рынке, можно «расположить» там новых агентов с соответствующим набором услуг и оборотом. При этом будет получена новая, более плотная конфигурация рыночной структуры. Такая процедура может продолжаться бесконечно. Практический интерес представляет полу чение плотных, оптимальных по заполнению конфигураций, размер ниш которых варьируется в ограниченных пределах. Представление многоукладно го рынка как масштабируемой структуры взаимодействующих рыночных ниш позволяет оценить его емкость и структурировать как финансовую, так и производственно-торговую сферы. Совокупность действующих на рынке однородных агентов описывается распределением численных значений их ха рактеристик. Известно, что сумма независимых случайных величин подчиняется вполне определенному закону, который назван распределением Гаусса.

Вдали от среднего значения кривая Гаусса очень быстро убывает, большие отклонения столь редки, что ими пренебрегают. Однако выяснилось суще ственное значение и другого класса законов – степенное распределение (распределение Парето), описывающее фрактальные объекты (Тandelbrot, «The Fractal Geoтetry», 1982). Здесь «хвост» убывает гораздо медленнее, большие отклонения более вероятны и ими пренебрегать нельзя. Отличительной осо бенностью фрактальных распределения является бесконечная дисперсия. Именно такова, в частности, статистика биржевых крахов и многих других со бытий в экономике. Сами фрактальные распределения известны достаточно давно. В экономической литературе они носят названия «Парето», или «Па рето-Леви», или «устойчивые паретовские распределения». Их свойства были изучены Леви и опубликованы в 1925 г. Работа Леви базировалась на на блюдениях Парето (1897), касающихся негауссового характера распределения доходов в области больших отклонений от среднего (3% наивысших дохо дов). Негауссово распределение характерно практически для всех экономических параметров, в том числе: курсы акций на бирже, цена золота, соотноше ние курсов валют, динамика розничных продаж и др. (Peters, «Fractal Тarket Analysis», 1994;

Тandelbrot, «On Dollars, Тarks», 1997). Каждый из параметров имеет свой странный аттрактор в фазовом пространстве. Аттрактор может быть охарактеризован соответствующим значением фрактальной размерно сти. Оказалось, что рынки обыкновенных акций США, Англии и Германии имеют фрактальную размерность между 2 и 3. Это означает, что их динамика может быть смоделирована с использованием всего трех независимых параметров. Японский рынок акций сложнее – его фрактальная размерность рав на 3.05 (и нужны 4 переменных для моделирования).

Показатель Херста Таким образом, одна из центральных характеристик, позволяющих отличать фракталы друг от друга – это их размерность, которая описывает, как объект заполняет пространство и является продуктом всех влияющих на этот процесс факторов. Для экономики размерность определяет, например, как та или иная компания будет реагировать на микро– и макроэкономические изменения рынка. Поэтому акции двух компаний с одинаковой волатильно стью (стандартным изменением стоимости ценной бумаги) могут очень по-разному реагировать на одни и те же новости и, соответственно, иметь совер шенно разные модели прибыли по причине разных видов производства, состояний финансовых балансов и кадровых перспектив. В результате нелиней ных законов, по которым могут быть приняты решения на финансовых рынках, график динамики рыночных цен и других показателей имеет вид сме щенных случайных блужданий. Впервые эти процессы обнаружил и описал египетский гидролог Херст, разрабатывавший в первой половине ХХ века стратегию резервуарного контроля для Нильских резервуаров: его задача состояла в том, чтобы придумать алгоритм спуска воды из резервуаров так, что бы они никогда не переполнялись и никогда не становились пустыми. Строя этот алгоритм, Херст выявил закономерность, по которой поднимался и опускался уровень воды в Ниле. Расширив это исследование, Херст показал, что большинство естественных явлений, включая речные стоки, температу ру, осадки, солнечные пятна, следуют «смещенному случайному блужданию», то есть тренду с шумом. В дальнейшем выяснилось, что динамика показа телей на рынках капитала столь же «естественное» явление, что и вода в Ниле, и также подчиняется этому закону. Херст вывел уравнение для этих нели нейных процессов. Оно выглядит так:

C = 22H-1 – где C – мера корреляции, а Н – показатель Херста. Имеются три различных классификации для различных показателей Херста: при H = 0,5 получается истинно случайный ряд чисел, то есть события случайны и не коррелированны. Правая часть уравнения обращается в нуль и настоящее не влияет на бу дущее. при 0 H 0,5 происходит так называемый «возврат к среднему»: если система растет в какой-то период, то в следующий период надо ожидать спада. Если вчера шло снижение цен, то завтра ждите их повышения. Чем ближе Н к нулю, тем устойчиве эти колебания. Но таких процессов в реально сти очень мало. в реальности обычно 0,5 H 1 – и это трендоустойчивые ряды. То есть если ряд начал возрастать, ждите, что он будет возрастать и даль ше, если он убывает сегодня, завтра тоже будет убывать. Трендоусточивость тем больше, чем ближе Н к 1, потому что чем больше корреляция между про цессами, тем более одинаково они себя ведут. Чем ближе Н к 0,5, тем более зашумленный и менее выраженный тренд получается на выходе. Интересно, что для имитации смещенного случайного блуждания Херст использовал колоду из 52 карт, пронумерованную числами +1,-1, +2, -2, +3, -3, +5, -5, +7, -7, по деленных по картам так, чтобы комплект давал нормальное распределение..Херст провел на этой колоде шесть тысяч экспериментов, имитировавших случайные блуждания и получил свой коэффициент Херста Н = 0,714+/-0,091. Приблизительно такую же величину он получал в итоге природных наблю дений за естественными нелинейными процессами вроде воды в Ниле. В имитаторе Херста случайное событие (он перемешивал колоду и после этого де лил ее пополам) определяет степень смещения. Другое случайное событие (он добавлял джокер в одну из половинок колоды) обусловливает длину сме щенного пробега. Однако эти два случайных события имеют пределы. Степень смещения находится в границах +/-7, в результате комбинация случайных событий создает упорядоченную структуру.

Практическое применение показателя Херста Исследования показали, что рынки капитала также образуют статистики Херста. Смещения генерируются инвесторами, которые реагируют на теку щую экономическую обстановку. Это смещение продолжается до тех пор, пока не появится случайная информация (экономический эквивалент джокера) и не изменит смещения по величине, направлению или в том и другом плане. То же самое происходит в популяциях при появлении полезной мутации генов, в семейной традиции при очень удачном браке – и в бизнесе компании при возникновении эффективной творческой идеи. Так, месячные значе ния индекса S&P 500 за 1950-1988 гг. имеют Н = 0.78, тогда как для абсолютно случайного ряда событий в точности Н = 0.5. За это же время акции IBТ имели Н = 0.72;

Coca-Cola – Н = 0.70;

ТcDonald’s – Н = 0.65. Изменение доходности 30-летних казначейских облигаций США дает Н = 0.68. Для средней доходности 3-, 6– и 12-месячных казначейских векселей США, выступающих доверенностью на получение дохода по краткосрочным обязательствам, Н = 0.65. Таким об разом, статистика Херста показала, что рыночные прибыли являются временными рядами с фрактальным распределением вероятностей. Важно, что ак ции компаний из одной отрасли имеют схожие значения Н. Производства с высоким уровнем инноваций, которые сосредоточены на выпуске современ ной техники, имеют тенденцию к более высокому уровню Н. В противоположность им акции коммунальных предприятий, имеющих низкий уровень инноваций, отличаются меньшими величинами Н. Поскольку акции имеют Н 0.5, применение стандартного статистического анализа становится про блематичным. Дисперсии неопределенны или бесконечны, что делает волатильность бесполезной или ошибочной оценкой риска. Поведение системы внешне кажется хаотичным, но при подробном рассмотрении в нем обнаруживаются элементы порядка (например, универсальность показателя Н, фрак тальной размерности и др.), что позволило выделить экономические системы (и ряд других) в класс систем с детерминированным хаосом. Детерминиро ванность проявляется, например, в периодичности изменений, а хаотичность – в неопределенной длине каждого цикла. Непериодичность не позволяет обнаружить циклы стандартными методами (например, спектральным анализом), поскольку не имеет характерного масштаба (фрактальна). Это – стати стический цикл. Он измеряет влияние информации на рынок и то, как память о тех или иных событиях влияет на будущее поведение рынков. Для уже упоминавшегося индекса S&P 500 длина цикла составляет 42-48 месяцев (т.е. около 4-х лет), что соответствует длине цикла американского промышленно го производства. Динамика индексов международного рынка капитала Моргана-Стенли (ТSCI) для Англии, Германии и Японии (1959-1990 гг.) выявила су ществование непериодических циклов длиной около 8, 6 и 4 лет соответственно. Академик В.Л. Макаров следующим образом охарактеризовал расхожде ние классической теории и реально наблюдающейся в экономике разномасштабности: «Теория общего экономического равновесия, которая в настоящее время доминирует как в науке, так и в экономическом образовании, как известно, не вполне согласуется с реальностью, по крайней мере, в ее классиче ском варианте …. В реальном экономическом мире наблюдается огромное разнообразие в эффективности, в частности, в прибыльности фирм, отраслей, регионов. Это разнообразие отнюдь не уменьшается со временем, а, скорее, наоборот, возрастает. Теория общего экономического равновесия не объясня ет этот феномен. По классике должен происходить перелив капитала и труда от менее эффективных областей к более эффективным, что уравнивает эф фективность».

Бихевиоризм в финансах По мере того как теория «эффективного рынка» постепенно теряет приверженцев, специалисты все чаще обращаются к финансовому бихевиоризму.

Основные положения теории «эффективного рынка» вкратце сводятся к следующему: цена на акцию – это своеобразное зеркало, отражающее всю извест ную на данный момент информацию о компании, представленной данной акцией. Предполагается, что рынок обладает собственными механизмами «пе реваривания» подобной информации. Между тем, до конца понять рынок, представляя его всезнающим, рациональным механизмом, едва ли возможно.

Продают и покупают ценные бумаги люди, а они, как известно, далеко не всегда действуют разумно и осмотрительно. Финансовый бихевиоризм обраща ет наше внимание на неустойчивость рынка, на отсутствие формул, способных корректно описать его функционирование, и призывает задуматься о вли янии на процесс инвестирования психологических факторов. Специалисты выделяют целый комплекс бессознательных психологических установок, влияющих на поведение участников рынка.

Потребность торговать Ученые предполагают, что многие сделки совершаются только из-за того, что участники рынка испытывают потребность торговать. Количество сде лок по ценным бумагам намного превышает число сделок, необходимых для удовлетворения нужд обычного осмотрительного инвестора. Разумеется, су ществуют «технические» сделки, совершать которые приходится в рамках определенной налоговой политики или для обеспечения баланса портфеля.

Между тем, даже с учетом таких сделок торговый оборот Нью-Йоркской Фондовой Биржи непомерно велик: согласно статистическим данным, он прибли жается к 80 процентам капитализации. Нью-Йоркская Фондовая Биржа регулярно выпускает статистические отчеты, в которых, среди прочего, приводит ся цифра, полученная в результате деления торгового оборота на общую рыночную капитализацию. Последние отчеты показали, что на каждый доллар капитализации рынка приходится 80 центов годового торгового оборота. Это очень высокий показатель, однако, на других биржах он еще выше. Оборот Nasdaq, к примеру, почти вдвое больше. Терранс Одеан (Terrance Odean) и Брэд Барбер (Brad Barber) из Калифорнийского Университета в Дэвисе опубли ковали целый ряд работ, посвященных бихевиоризму в финансах. Ученые пришли к выводу о том, что потребность торговать заставляет участников рынка совершать множество ненужных сделок, в результате чего число убыточных сделок также заметно растет. Еще одно немаловажное наблюдение:

средний инвестор дольше держит убыточную позицию и быстрее закрывает прибыльную. И это при том, что с точки зрения налогов куда выгоднее дей ствовать наоборот. Исследования Одеана показали, что замена акций в портфеле «среднего инвестора», как правило, приводит к отрицательному резуль тату. Иными словами, если инвестор продает одни ценные бумаги и покупает взамен их другие, примерно через год выясняется, что новые акции пока зывают результат в среднем на три процента худший, чем те, от которых в свое время поспешили избавиться. С учетом комиссии и разницы между цена ми покупки-продажи убыток будет выглядеть еще более впечатляющим. В статье, озаглавленной «Trading Is Hazardoиs to Yoиr Wealth», Одеон и Барбер показывают, как увлечение активной торговлей приводит к снижению чистой прибыли. Выборка данных выключает 78 000 респондентов. Результаты опроса ясно указывают на то, что наиболее активные трейдеры в среднем на 6 процентов отстают по результатам работы от наименее активных.

Чрезмерная самоуверенность и избыточная активность в торговле Финансовый бихевиоризм изучает влияние психологических качеств личности на процесс инвестирования. Одно из немаловажных свойств, опреде ляющих поведение инвестора, особенно инвестора-мужчины, на рынке – это уверенность в себе. Чрезмерная самоуверенность неизбежно приводит к из быточной активности в торговле. Осмотрительный инвестор совершает сделку только в случае необходимости. Самоуверенный инвестор часто питает самые фантастические надежды на прибыль и в результате ненужной активности нередко продает акции, которые в скором времени вырастают, поку пая те, что неизбежно должны упасть. Идеал всезнающего, идущего напролом инвестора создается в сознании публики во многом благодаря усилиям средств массовой информации. Финансовые ток-шоу, трейдерские форумы в Интернете, консультационные службы – со всех сторон слышатся призывы действовать. Избыточная активность на рынке напрямую связана с влиянием финансовых журналов, обзоров и тому подобного – это доказали в своих ис следованиях как Гроссман и Стеглиц (Grossтan and Steglitz, 1980), так и упоминавшийся уже Одеан (1980). Инвестор, чрезмерно уверенный в себе, обычно работает с портфелем, в большей степени подверженным риску. В целом такой инвестор, заключая больше сделок, затрачивает больше времени и сил для получения результата, худшего, чем у его более осмотрительного коллеги.

Пол и рынок Одну из своих статей Одеан и Барбер назвали «Boys Will Be Boys»: речь в ней идет о том, что мужская самоуверенность становится причиной заключе ния множества ненужных сделок. В статье приводятся данные опроса 35 000 инвесторов и анализируются их доходы и активность за период в шесть лет.

В результате исследования выяснилось: мужчины заключают на 45 процентов больше сделок, нежели женщины, при этом доходы с обоснованной степе нью риска женщин-инвесторов на 1,4 процента превышают аналогичные доходы мужчин. Наиболее показательная, с этой точки зрения, категория опро шенных – холостяки: они заключают на 67 процентов больше сделок и получают на 2,3 процента меньше доходов с обоснованной степенью риска, чем незамужние женщины. Научная работа, выявляющая тенденцию мужчин к переоценке собственных возможностей, чрезмерной активности в торговле и, соответственно, получению меньшей прибыли, лишний раз подчеркивает парадоксальность высказываемого многими женщинами мнения о том, что финансы – «неженское дело». Существует целый ряд работ (Lиndeberg, Fox, Pиncochar, 1994;

Deaиx и Ferris, 1997;

Deaиx и Eтswiller, 1994;

Lenney, 1997;

Deyet и Bowden, 1997;

Prince, 1993), анализирующих свойственную мужчинам уверенность в своем превосходстве над женщинами в самых разных областях. К числу «мужской работы» неизменно относят и биржевые операции. Именно сложившемуся в обществе предрассудку мы обязаны тому факту, что Уо лл-стрит – до сих пор царство мужчин. Количество женщин-инвесторов неизменно растет, однако ответственные, связанные с принятием решений должности все еще неизменно занимает «сильный пол». Влияние средств массовой информации заметно и в этой области. Информация подается с экра нов и журнальных страниц таким образом, что мужчины-финансисты неизменно поднимаются в собственных глазах еще выше, в то время как многие женщины теряют уверенность в себе.

Элемент случайности Наивная убежденность в «разумности» рынка подводит не одних частных инвесторов. Достаточно вспомнить, как пагубно сказалась вера во «всемогу щий анализ» на деятельности компаний, потерпевших крах буквально на наших глазах. Инвестор может обладать самой свежей информацией о рынке и, однако, работать в убыток. Почему? Информация, как известно, не всегда соответствует действительности. Впрочем, если даже она правдива, неясно, как ее применить. Или: ясно, но очень сложно. И так далее, и тому подобное – рынок ценных бумаг ежеминутно преподносит своим участникам самые неожиданные сюрпризы. Изучение рынка так же мало помогает получить прибыль, как изучение спортлото – выиграть. Вы можете досконально проана лизировать устройство ящика, из которого вылетают шары. Можете сосчитать, сколько раз за последние годы выпадало число 47. Можете точно сооб щить, сколько шар весит, из какого материала сделан, какими обладает физическими качествами, какими чернилами нанесен номер. Вы можете разуз нать, как давно принят на должность работник, ответственный за работу лото. У вас скопятся тонны информации. Итак, вам известно, какой выпадет но мер? Ничуть не бывало. Вы можете точно его предсказать? Нет, конечно.

Надежда на чудо и выбор акций Мейр Стэтмен (Тeir Statтan), профессор Университета Сан-та-Клара, Калифорния, в своей статье, вышедшей в январе 1999 года, замечает: инвестор, ко торому известно, что индексные ценные бумаги в целом показывают результат лучший, чем у среднего активного управляющего, тем не менее, порой предпочитает управлять своим капиталом активно. Причин тому несколько, основная кроется в самой сути человеческой натуры: в любых обстоятель ствах многие из нас склонны надеяться на чудо. Пусть факты указывают на то, что отыскать управляющего, который сумеет перекрыть результаты ин декса, удается ничтожному меньшинству – вероятность успеха, как она ни мала, существует. А значит, всегда найдутся желающие попытать счастья. Зай дите в казино: глаза игроков горят той же безумной надеждой. Всем известно, что рулетка приносит прибыль только самому заведению. Однако шанс вы играть всегда существует, и толпы людей ежедневно приходят сюда, веря в то, что удача улыбнется именно им. Стэтмен вовсе не склонен осуждать опти мизм. Надежда на чудо делает жизнь приятной. Главное – вовремя выбрать, что важнее для вас как инвестора: «журавль в небе» или все-таки «синица в руке».

Дополнительная информация У мныеклюдичто на продолжительность жизни человека вуровнем образования всфактора:раза ниже, образования в четыре и экология. чем смертность живут дольше. Смертность людей с высоким четыре чем у малообразованных. До последнего времени считалось, основном влияют три наследственность, образ жизни Однако ученые пришли выводу, что умные живут дольше и меньше болеют. Смертность людей высоким уровнем раза ниже, малообразованных. Оказывается, мозг без нагрузки стареет гораздо быстрее. Ученые давно объясняют различия в состоянии здоровья разных людей их принадлежностью к разным социальным группам и разницей в уровне благосостояния. Британские ученые пополнили эту концепцию новыми данны ми. Оказывается, уровень интеллекта также влияет на состояние здоровья людей. Чем выше уровень интеллекта у ребенка, тем больше шансов у него прожить дольше. Оказывается, что «мальчики-очкарики» – наиболее выгодные женихи и предпочтительные мужчины-производители потомства. Пред полагается, что спрос на «ботаников» у представительниц прекрасного пола резко возрастет. До революции в России наличие очков было признаком ума, состоятельности, интеллигентности, благородного происхождения. Сейчас интеллектуалов ценят во всем мире, переманивают из других стран (утечка мозгов), они являются основным фактором экономического роста и благосостояния нации. В России богачи – в основном хорошо образованные люди. Две трети из них имеют высшее образование. У большинства – 86% – родители принадлежат к интеллигенции. Среди “капитанов” российского бизнеса прак тически отсутствуют люди без высшего образования. Ученые в качестве определяющих выделяют три основных критерия, влияющих на продолжитель ность жизни: наследственность (до 20%), образ жизни (до 55%) и экологические факторы (20%). При этом в показателе «образ жизни» на первых местах находятся материальный доход и уровень образования. Кстати, в странах Запада в своей практике страховые компании, оценивая при помощи тестов по тенциальную продолжительность жизни клиента, обязательно включают эти показатели в вопросник. Уровень материального благополучия оказывает значительное влияние на образ жизни. Люди с меньшими доходами чаще болеют и реже прибегают к медицинской помощи. Однако на здоровье челове ка влияют не столько самим деньги, сколько характер их использования в интересах здоровья.


Например, люди с более высокими доходами имеют воз можность получить лучшее образование. В свою очередь, смертность людей с высоким уровнем образования примерно в 1,5 – 4 раза ниже, чем в группах с низким уровнем образования. Считается также, что человеческий мозг без нагрузки стареет значительно быстрее. Продолжительность жизни напря мую зависит от уровня интеллекта. Влияние оказывает склонность к долговременному планированию жизни у умных людей, они больше прислушива ются и к рекомендациям медиков. Как показали последние исследования, курение также негативно влияет на мозг и снижает интеллектуальные способ ности человека. Сравнение показало, что курильщики «отстали» от своих некурящих сверстников по всем видам предложенных им тестов. За несколько десятилетий, прошедших с первого обследования, у них значительно сильнее снизились и способность к логическому мышлению, и способность к запо минанию и воспроизведению информации.

Сегодня большой проблемой является семейный алкоголизм, потому что от злоупотребления алкоголем прежде всего страдают дети. Ребенок может пострадать уже во время зачатия, если женщина во время беременности принимала спиртное – есть большой риск нарушения центральной нервной си стемы и дефекта органов ребенка, вплоть до умственной отсталости. Кроме того, алкоголизм в семье создает комплекс негативных макросоциальных воз действий на ребенка.

Поэтому даже если физическое состояние ребенка не вызывает опасений и развивается благополучно, ребенок с трудом адаптируется социально, у та ких детей из-за неправильного воспитания часто появляются поведенческие и личностные отклонения, которые затрудняют развитие нормального пове дения и социальной адаптации.

Алкоголь оказывает вредное воздействие на яички и яичники, без разницы как часто и как сильно происходит алкогольное опьянение, во всех случа ях наносится существенный вред организму человека. У людей, больных алкоголизмом, происходит жировое перерождение семенных канальцев и раз растание соединительной ткани в паренхиме яичек.

Наибольшим токсическим действием отличается пиво, именно пиво намного проще других спиртных напитков попадает через гематотестикулярный барьер, приводит тем самым к жировому перерождению железистого эпителия семенных канальцев. Кроме прямого токсического воздействия алкоголя на яички, большой удар наносится алкогольной зависимостью по работе печени и ее способности разрушать эстроген.

Как известно, при циррозе печени очень сильно увеличивается уровень эстрогена, как у мужчин, так и у женщин, это способствует торможению гона дотропной функции гипофиза и последующей атрофией половых желёз. Систематическое употребление алкоголя приводит к снижению условных и без условных рефлексов (из-за тормозного действия подкорковых центров), нарушается также и половая потенция, рано или поздно уже зависит от индиви дуальной выносливости организма.

У женщин вредное воздействие алкоголя выражается в расстройствах стабильности и регулярности менструального цикла. У женщин снижается ли бидо из-за того, что токсическое действие алкоголя на надпочечники ухудшает выработку в них андрогенов, которые обуславливают половое влечение.

Нередки случаи, когда злоупотребление алкоголем приводит к развитию вторичной фригидности.

Удивительно крепкими оказываются порой предрассудки. Все в жизни меняется: увеличивается благосостояние, культура населения растет, люди по лучают образование, и все равно предрассудки как были, так и остались. К примеру, по результатам опросов нередко молодые мамы считают, что можно выпить немного легкого вина в период кормления ребенка грудью.

А пиво многие вообще считают «полезным» напитком, который якобы увеличивает количество молока, благодаря чему ребенок больше и лучше при бавляет в весе. Кагор нередко ошибочно считают целебным соком, незаменимым для быстрейшего восстановления женского организма после родов.

Удивительно, как в условиях такого изобилия информации можно так заблуждаться. Это еще более поразительно, если учесть изученность вреда ал коголя и его влияния на грудное вскармливание. Кормящая мать не должна забывать о том, что алкоголь сильно вредит организму грудного ребенка и в первую очередь оказывает плохое влияние на его нервную систему.

Первый год жизни – прежде всего интенсивный рост и развитие структуры мозга. Головной мозг к концу первого года увеличивается в массе в 2 раза.

Алкоголь же препятствует росту и развитию новых клеток в головном мозге, что есть научно доказанный факт. Любая доза алкоголя может придать нерв ным клеткам абсолютно неадекватную форму и вид.

Даже очень маленькая доза алкоголя, которая попадает в организм ребенка с молоком матери, может привести к серьезным нарушениям в работе центральной нервной системы, и нередко приводят к необратимым последствиям. Алкоголь делает ребенка беспокойным, ребенок плохо спит, возника ют судороги, психика развивается неправильно.

Замечено, что многие люди не знают элементарных правил русского языка, например: 1. Количество кавычек всегда должно быть четным, как скобки в математике. Рядом стоящие кавычки могут быть двух видов – «...» и «...» (лапки и елочки). Правильно: «слова „слова“» или «слова „слова“» Неправиль но: «слова»» и "слова «слова» Эти ошибки есть даже в названиях крупных фирм и некоторых статьях и книжках. 2. Если в конце предложения есть инфор мация в скобках, точка ставится после скобок, не ставится перед скобками и внутри перед закрывающей скобкой. Правильно: слова (слова). Неправиль но: слова. (слова.) В настоящее время возросло значение образования и самообразования. Умные люди живут дольше. Смертность людей с высоким уровнем образова ния в четыре раза ниже, чем у малообразованных. До последнего времени считалось, что на продолжительность жизни человека в основном влияют три фактора: наследственность, образ жизни и экология. Однако ученые пришли к выводу, что умные живут дольше и меньше болеют. Смертность людей с высоким уровнем образования в четыре раза ниже, чем смертность малообразованных. Оказывается, мозг без нагрузки стареет гораздо быстрее. Ученые давно объясняют различия в состоянии здоровья разных людей их принадлежностью к разным социальным группам и разницей в уровне благосостоя ния. Британские ученые пополнили эту концепцию новыми данными. Оказывается, уровень интеллекта также влияет на состояние здоровья людей. Чем выше уровень интеллекта у ребенка, тем больше шансов у него прожить дольше. Оказывается, что «мальчики-очкарики» – наиболее выгодные женихи и предпочтительные мужчины-производители потомства. Предполагается, что спрос на «ботаников» у представительниц прекрасного пола резко возрас тет. До революции в России наличие очков было признаком ума, состоятельности, интеллигентности, благородного происхождения. Сейчас интеллектуа лов ценят во всем мире, переманивают из других стран (утечка мозгов), они являются основным фактором экономического роста и благосостояния на ции. В России богачи – в основном хорошо образованные люди. Две трети из них имеют высшее образование. У большинства – 86% – родители принадле жат к интеллигенции. Среди “капитанов” российского бизнеса практически отсутствуют люди без высшего образования. Ученые в качестве определяю щих выделяют три основных критерия, влияющих на продолжительность жизни: наследственность (до 20%), образ жизни (до 55%) и экологические фак торы (20%). При этом в показателе «образ жизни» на первых местах находятся материальный доход и уровень образования. Кстати, в странах Запада в своей практике страховые компании, оценивая при помощи тестов потенциальную продолжительность жизни клиента, обязательно включают эти по казатели в вопросник. Уровень материального благополучия оказывает значительное влияние на образ жизни. Люди с меньшими доходами чаще боле ют и реже прибегают к медицинской помощи. Однако на здоровье человека влияют не столько самим деньги, сколько характер их использования в инте ресах здоровья. Например, люди с более высокими доходами имеют возможность получить лучшее образование. В свою очередь, смертность людей с вы соким уровнем образования примерно в 1,5 – 4 раза ниже, чем в группах с низким уровнем образования. Считается также, что человеческий мозг без на грузки стареет значительно быстрее. Вывод: выгодно заниматься повышением образования и самообразования (изучение профессиональной и общеоб разовательной литературы).


Образование – это инвестиции в человеческий капитал. По данным статистики, каждый год, затраченный на учебу, повышает зарплату работника в среднем на 10%. Образование не только повышает производительность реципиента (т.е. человека, который его получил), оно имеет положительный внешний эффект (экстерналию). Внешний эффект происходит тогда, когда действие одного человека сказывается на благосостоянии другого человека или других людей. Образованный человек может выдвигать идеи, которые становятся полезными для других, всеобщим достоянием, ими имеет возмож ность пользоваться каждый, попавший в сферу действия положительного внешнего эффекта образования. В этой связи особенно негативными послед ствиями обладает явление, получившее название “утечки умов”, то есть эмиграции наиболее образованных и квалифицированных специалистов из бед ных стран и стран с переходной экономикой в богатые страны, имеющие высокий уровень жизни.

Существенной проблемой развития (в т.ч. карьерного) является вредные привычки. Алкоголь необратимо разрушает клетки мозга (в любом количе стве), ведет к импотенции у мужчин и соответствующим проблемам у женщин. Для здорового человека не существует полезного алкоголя – он вреден в любых количествах и видах. Это давно известно, но замалчивается из корыстных целей. Наоборот, проплаченные журналисты и “эксперты”, фильмы и сериалы (с огромными рекламными бюджетами) пиарят нездоровый образ жизни – реклама окупается в разы, правда ценой здоровья миллионов. Куре ние также ведет к печальным последствиям, часто необратимым. Курящие менее трудоспособны, поэтому в развитых странах их стараются не брать на работу, особенно на значимые должности, подобная тенденция заметна в крупных успешных Российских компаниях. Законодательное ограничение ку рения в общественных местах говорит о повышенной эгоистичности курящих, которые не думают об окружающих – согласитесь, это не самое лучшее ка частво для работы с людьми, что прекрасно понимают специалисты по подбору персонала.

Как показали последние исследования, курение негативно влияет на мозг и снижает интеллектуальные способности человека. Сравнение показало, что курильщики «отстали» от своих некурящих сверстников по всем видам предложенных им тестов. За несколько десятилетий, прошедших с первого обследования, у них значительно сильнее снизились и способность к логическому мышлению, и способность к запоминанию и воспроизведению инфор мации.

РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА Книги. Шевчук Д.А. Ипотека: просто о сложном. – М.: ГроссМедиа: РОСБУХ, 2008.

1 2. Шевчук Д.А. Квартира в кредит без проблем. – М.: АСТ: Астрель, 2008.

3. Шевчук Д.А. Кредиты физическим лицам. – М.: АСТ: Астрель, 2008.

4. Шевчук Д.А. Покупка дома и земельного участка: шаг за шагом. – М.: АСТ: Астрель, 2008.

5. Шевчук Д.А. Автокредит: технологии получения. – М.: АСТ: Астрель, 2008.

6. Шевчук Д.А. Как составить бизнес-план: первый шаг к своему бизнесу. – М.: АСТ: Астрель, 2008.

7. Шевчук Д.А. Корпоративные финансы. – М.: ГроссМедиа: РОСБУХ, 2008.

8. Шевчук Д.А. Мастер продаж. Самоучитель эффективной работы с клиентами. – М.: ГроссМедиа: РОСБУХ, 2009.

9. Шевчук Д.А. Конфликты: избегать или форсировать?: все о конфликтных ситуациях на работе, в бизнесе и личной жизни. – М.: ГроссМедиа: РОСБУХ, 2009.

10. Шевчук Д.А. Экономическая журналистика. – М.: ГроссМедиа: РОСБУХ, 2008.

11. Шевчук Д.А. Оффшоры: инструменты налоговой оптимизации. – М.: ГроссМедиа: РОСБУХ, 2007.

12. Шевчук Д.А. Оффшоры: инструменты налогового планирования. Изд.2. – М.: ГроссМедиа: РОСБУХ, 2008.

13. Шевчук Д.А. Банковские операции. Принципы. Контроль. Доходность. Риски. – М.: ГроссМедиа: РОСБУХ, 2007.

14. Шевчук Д.А. Создание собственной фирмы: Профессиональный подход. – М.: ГроссМедиа: РОСБУХ, 2007.

15. Шевчук Д.А. Ценообразование. Учебное пособие. – М.: ГроссМедиа: РОСБУХ, 2008.

16. Шевчук Д.А. Управление качеством. – М.: ГроссМедиа: РОСБУХ, 2008.

17. Шевчук Д.А., Шевчук В.А. Деньги. Кредит. Банки. Курс лекций в конспективном изложении: Учеб-метод. пособ. – М: Финансы и статистика, 2006.

18. Шевчук Д.А., Шевчук В.А. Макроэкономика: Конспект лекций. – М.: Высшее образование, 2006.

19. Шевчук Д.А. Страховые споры: практическое пособие. – М.: ГроссМедиа: РОСБУХ, 2008.

20. Денис Шевчук. Психолингвистика. Техники убеждения. – М.: ГроссМедиа: РОСБУХ, 2008.

21. Д.А. Шевчук. Источники финансирования бизнеса. – М.: Финансовая газета, 2008. – 48 с.

22. Шевчук Д.А. Оценка недвижимости и управление собственностью. – Ростов-на-дону: Феникс, 2007.

23. Шевчук Д.А. Организация и финансирование инвестиций: Учебное пособие.– Ростов-на-дону: Феникс, 2006.

24. Шевчук Д.А. Рынок ценных бумаг: Учебное пособие. – Ростов-на-дону: Феникс, 2006.

25. Шевчук Д.А. Основы банковского дела: Учебное пособие.– Ростов-на-дону: Феникс, 2006.

26. Шевчук Д.А. Основы банковского дела: Конспект лекций.– Ростов-на-дону: Феникс, 2007.

27. Шевчук Д.А. Стратегический менеджмент: Учебное пособие.– Ростов-на-дону: Феникс, 2006.

28. Шевчук Д.А. Учет в банках: Конспект лекций. – Ростов-на-дону: Феникс, 2007.

29. Шевчук Д.А. Учет в банках: Учебное пособие. – Ростов-на-дону: Феникс, 2006.

30. Шевчук Д.А. Основы банковского аудита: Учебное пособие. – Ростов-на-дону: Феникс, 2006.

31. Шевчук Д.А. Основы банковского аудита: Конспект лекций. – Ростов-на-дону: Феникс, 2007.

32. Шевчук Д.А. Микроэкономика: Конспект лекций. – Ростов-на-дону: Феникс, 2007.

33. Шевчук Д.А. Макроэкономика: Конспект лекций. – Ростов-на-дону: Феникс, 2007.

34. Шевчук Д.А. Экономика недвижимости: Конспект лекций. – Ростов-на-дону: Феникс, 2007.

35. Шевчук Д.А. Внешнеэкономическая деятельность: Учебное пособие. – Ростов-на-дону: Феникс, 2006.

36. Шевчук Д.А. Банковские операции: Учебное пособие. – Ростов-на-дону: Феникс, 2006.

37. Шевчук Д.А. Банковские операции: Конспект лекций.– Ростов-на-дону: Феникс, 2007.

38. Шевчук Д.А. Гражданский процесс: Учебное пособие – Ростов-на-дону: Феникс, 2006.

39. Шевчук Д.А. Семейное право: Учебное пособие – Ростов-на-дону: Феникс, 2006.

40. Шевчук Д.А. Избирательное право и процесс в Российской Федерации: Конспект лекций.– Ростов-на-дону: Феникс, 2007.

41. Шевчук Д.А. Международная финансовая система: Учебное пособие. – Ростов-на-дону: Феникс, 2006.

42. Шевчук Д.А. Бизнес-планирование: Учебное пособие – Ростов-на-дону: Феникс, 2006.

43. Шевчук Д.А. Экономика организации: Учебное пособие. – Ростов-на-дону: Феникс, 2006.

44. Шевчук Д.А. Экономика организации: Конспект лекций. – Ростов-на-дону: Феникс, 2007.

45. Шевчук Д.А. Деловое общение: Учебное пособие. – Ростов-на-дону: Феникс, 2006.

46. Шевчук Д.А. Рекламное дело: Конспект лекций. – Ростов-на-дону: Феникс, 2007.

47. Шевчук Д.А. Международный учет: Конспект лекций. – Ростов-на-дону: Феникс, 2007.

48. Шевчук Д.А. Бухгалтерский учет и аудит: Конспект лекций. – Ростов-на-дону: Феникс, 2007.

49. Шевчук Д.А. Мировая экономика: Конспект лекций. – Ростов-на-дону: Феникс, 2007.

50. Шевчук Д.А. Биржевое дело: Конспект лекций. – Ростов-на-дону: Феникс, 2007.

51. Шевчук Д.А. Английский язык. Ускоренный курс: средний уровень. – М: Аст: Восток – Запад, 2007.

52. Шевчук Д.А., Шевчук В.А. Банковское дело: Учеб. пособие. – М.: Издательство РИОР, 2005. – 128 с.

53. Шевчук В.А., Шевчук Д.А. Банковское право: Учеб. пособие. – М.: Издательство РИОР, 2005. – 73 с.

54. Шевчук В.А., Шевчук Д.А. Финансы и кредит: Учеб. пособие. – М.: Издательство РИОР, 2006.

55. Шевчук В.А., Шевчук Д.А. Международные экономические отношения: Учеб. пособие. – М.: Издательство РИОР, 2006.

56. Шевчук Д.А., Шевчук В.А. Банковское дело. Второе издание: Учеб. пособие. – М.: Издательство РИОР, 2006.

57. Шевчук Д.А., Шевчук В.А. Финансы и кредит: Шпаргалка. – М.: Издательство РИОР, 2007.

Электронные книги 1. Шевчук Д.А. Бизнес-кредит: технологии получения 2. Шевчук Д.А. Бухучет, налогообложение, управленческий учет: самоучитель 3. Шевчук Д.А. Маркетинг: конспект лекций 4. Шевчук Д.А. Менеджмент: конспект лекций 5. Шевчук Д.А. Экономическая теория: конспект лекций 6. Шевчук Д.А. Деньги кредит банки: конспект лекций 7. Шевчук Д.А. Экономика недвижимости: конспект лекций 8. Шевчук Д.А. Теория государства и права: конспект лекций 9. Шевчук Д.А. Банковское дело: конспект лекций 10. Шевчук Д.А. Банковское право: конспект лекций 11. Шевчук Д.А. Бюджетирование: самоучитель 12. Шевчук Д.А. Английский язык: самоучитель 13. Шевчук Д.А. Реклама и рекламная деятельность: конспект лекций 14. Шевчук Д.А. История экономических учений: конспект лекций 15. Шевчук Д.А. Исследование систем управления: конспект лекций 16. Шевчук Д.А. Философия: конспект лекций 17. Шевчук Д.А. Стратегический менеджмент 18. Шевчук Д.А. Оценка недвижимости: конспект лекций 19. Шевчук Д.А. Ипотечный кредит: как получить квартиру 20. Шевчук Д.А. Начни свой бизнес: самоучитель 21. Шевчук Д.А. Свой бизнес: создание собственной фирмы 22. Шевчук Д.А. Правовое обеспечение предпринимательства 23. Шевчук Д.А. Кредиты физическим лицам (ипотека, автокредит, нецелевые кредиты) 24. Шевчук Д.А. Покупка дома и участка 25. Шевчук Д.А. Автокредит: технологии получения 26. Шевчук Д.А. Бизнес-поанирование: как составить бизнес-план (для кредита, инвесторов и других целей) 27. Шевчук Д.А. Корпоративные финансы 28. Шевчук Д.А. Мастер продаж. Самоучитель 29. Шевчук Д.А. Конфликты: как ими управлять (конфликтология) 30. Шевчук Д.А. Журналистика: самоучитель-справочник 31. Шевчук Д.А. Оффшоры: инструменты налогового планирования и налоговой оптимизации 32. Шевчук Д.А. Банковские операции 33. Шевчук Д.А. Макроэкономика: конспект лекций 34. Шевчук Д.А. Микроэкономика: конспект лекций 35. Шевчук Д.А. Аудит 36. Шевчук Д.А. Налоговое планирование для бухгалтера: как законно уменьшить налоги 37. Шевчук Д.А. Страховые споры 38. Шевчук Д.А. НЛП. Психолингвистика. Техники убеждения 39. Шевчук Д.А. Источники финансирования бизнеса 40. Шевчук Д.А. Организация и финансирование инвестиций 41. Шевчук Д.А. Экономика организации: конспект лекций 42. Шевчук Д.А. Деловое общение 43. Шевчук Д.А. Международный учет (МСФО) 44. Шевчук Д.А. Международный учет (US GAAP) 45. Шевчук Д.А. Мировая экономика 46. Шевчук Д.А. Финансы и кредит 47. Шевчук Д.А. Учет и операционная техника в банках 48. Шевчук Д.А. Банковский аудит 49. Шевчук Д.А. Кредитование малого и среднего бизнеса 50. Шевчук Д.А. Банковский менеджмент. 100 экз. ответов 51. Шевчук Д.А. Финансовое право 52. Шевчук Д.А. Финансовый менеджмент 53. Шевчук Д.А. Финансы предприятия 54. Шевчук Д.А. Международные экономические отношения (МЭО) 55. Шевчук Д.А. Инвестиции 56. Шевчук Д.А. Анализ финансово-хозяйственной деятельности 57. Шевчук Д.А. Предпринимательское право 58. Шевчук Д.А. Управление персоналом 59. Шевчук Д.А. Актерское мастерство: самоучитель-справочник 60. Шевчук Д.А. Йога для красоты, здоровья и долголетия 61. Шевчук Д.А. Как играть на российских биржах 62. Шевчук Д.А. Организация предпринимательской деятельности 63. Шевчук Д.А. Делопроизводство 64. Шевчук Д.А. Гражданское право Интернет-сайты 1. http://www.deniscredit.ru 2. http://www.deniskredit.ru 3. http://www.denisshevchuk.narod.ru 4. http://www.samoobrazovanie.narod.ru 5. http://www.zaochkurs.narod.ru 6. http://www.pavlino-rus.narod.ru 7. http://www.zheleznodorozhni.narod.ru 8. http://www.corporateresources.narod.ru 9. http://www.mgu-frank.narod.ru 10. http://www.miigaik-rus.narod.ru Примечания Закон РФ «О товарных биржах и биржевой торговле» от 20 февраля 1992 г. Р.1. ст. 2. П. 1.

[^^^] Зaкoн PФ «О тoвapныx биpжax и биpжeвoй тopгoвлe» oт 20 фeвpaля 1992 г. Cт. 6. П. 1.

[^^^] Cм.: Зaкoн PФ «О тoвapныx биpжax и биpжeвoй тoproвлe» oт 20 фeвpaля 1992 г. Cт. 21. П. 4.

[^^^] Taм жe. П.3.

[^^^] Taм жe. П.5.

[^^^] Cм.: Зaкoн PФ «О тoвapныx биpжax и биpжeвoй тopгoвлe» oт 20 фeвpaля 1992 г. Cт. 37. П. 1, 2.

[^^^] Koтиpoвaть – выставлять цены, бyквальнo – нумеровaть.

[^^^] Дaнный вид cдeлoк нaзывaетcя условным.

[^^^] Cлoвo «oпциoн» дocлoвнo пеpeвoдится кaк выбop.

[^^^]

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 ||
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.