Каталог статей

Садыков В.М., Скрицкий И.А.
Автомобильно-дорожный институт ГВУЗ ДонНТУ

Теории детерминированного хаоса и ее применение к исследованию динамики финансовых крахов

Постановка проблемы. Актуальность работы обусловлена необходимостью развития альтернативных теорий финансовых рынков и их приложений к реальной финансовой аналитике, основанных на более адекватных предположениях по сравнению с классической теорией эффективного рынка и построенных с привлечением математического аппарата, предназначенного для исследования детерминированных систем. В настоящее время широко распространяется теория динамических систем, посвященная, в частности, системам, демонстрирующим нерегулярную динамику. Научное направление, связанное с применением методов теории детерминированного хаоса для исследования финансовых рынков, находится на начальном этапе своего развития. В связи с этим, в доступных исследованиях наблюдается механистический «перенос» методов теории на исследования финансовых рынков. Задачи развития и уточнения моделей финансовых рынков, основанных на теории детерминированного хаоса и учитывающих специфику экономических систем, представляются актуальными и востребованными как в научной теории финансовых рынков, так и в экономической практике.

Анализ исследований и публикаций. Развитие данного подхода рассматривается в трудах ряда зарубежных авторов, таких как В.Б. Артур, Л. Кэлвет, Э. Фишер, Р. Конт, Н.Х. Франциз, С.Л. Гайлс, С. Лоуренс, X. Канц, Т. Шрейбер, Т.С. Миллс, Дж. Кин и другие. Кроме того, известны и работы отечественных исследователей А.Ю. Лоскутова, Д.И. Журавлева, О.Л. Котлярова, А.А. Ежова, С.А. Шумского, Л.А. Дмитриевой, Ю.А. Куперина, И.В. Сорока и другие.

Целью исследования является анализ теории детерминированного хаоса и его применение в исследовании динамики финансовых крахов.

Основные результаты исследования. Алгоритм определения процента случайного хаоса был применен для рыночных индексов (Hang-Seng, S&P500, Nasdaq, РТС) на интервалах предшествующих и последующих датам сильных финансовых кризисов. Оказалось, что проценты детерминированного и случайного хаоса резко отличаются до и после финансовых кризисов. В результате проведенного исследования было видно то, что большинство рыночных кризисов можно разделить на два основных класса.

Первый основной класс характеризуется низким процентом случайного хаоса до краха и значительным процентом случайного хаоса после краха. На графике такая ситуация распознается по крутому подъему до краха и пологому «рассасыванию» финансового пузыря после краха. К этому типу крахов относятся Гонконгские крахи 1994 и 1997 годов, крах Российской товарной биржи 1998 года, крах на Уолл-Стрите 19 августа 1987 года, коррекция американского рынка акций в 1991 году и кризис 1998 года [1].

Редким примером кризисов второго класса является кризис в США в 2000 году. В тоже время акции высокотехнологичных компаний (индекс NASDAQ) падали по обычной схеме [2].

Итак, тревожным симптомом скорого кризиса и резкого падения рынка акций может служить малый процент случайного хаоса на подъеме рынка акций. Такая ситуация обычно сигнализирует о большом непрекращающемся притоке спекулятивного капитала на финансовые рынки. Происходит резкий разрыв между спекулятивной стоимостью акций и фундаментальными показателями экономического развития, который заканчивается крахом. Если же такой разрыв происходит в одном из ведущих секторов рынка акций, например в секторе высоких Интернет - технологий, то обрушившийся сектор рынка, влечет за собой и весь рынок [3]. Но для всего рынка не было спекулятивного роста стоимости акций, следовательно, до краха процент случайного хаоса на всем рынке был значительным. Резкое падение после краха дало уменьшение процента случайного хаоса, что и привело к снижению случайного хаоса в 2000 году. Аналогичной нам представляется коррекция рынка российских акций в 2004 году в связи с известными событиями вокруг компании ЮКОС [3].

Выводы. Таким образом, теория хаоса заключается в том, что будущее предсказать сложно, так как всегда будут ошибки измерения, порожденные, в том числе незнанием всех факторов и условий. Иначе говоря, малые изменения или ошибки могут порождать большие последствия. Также хаос является более высокой формой порядка, однако более правильно считать хаос другой формой порядка – с неизбежностью в любой динамической системе за порядком в обычном его понимании следует хаос, а за хаосом порядок. Нет необходимости теоретически доказывать принципиальную возможность существования хаоса в экономике вообще. Она вытекает из нелинейной природы экономических систем, поведение которых описывается системой нелинейных уравнений и в Западной литературе хаотическая экономика обсуждается уже не первый год [4]. Известно, что динамическая система переходит на хаотический режим, если подвергается беспорядочным шокам со стороны, если нарушается последовательность этапов ее эволюции или если ей навязывают меняющиеся направления развития.

Литература:

  1. Сорнетте Д. Как предсказывать крахи финансовых рынков: критические события в комплексных финансовых системах М.: Интернет-Трейдинг. - 2003- 400с.
  2. Петерс Э. Хаос и порядок на рынках капитала. Новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка. – М.: Мир.- 2000.
  3. Пригожин И., Стенгерс И. Время, хаос, квант - М.: Прогресс, 1994.
  4. Малинецкий Г.Г. Хаос. Структуры. Вычислительный эксперимент. Введение в нелинейную динамику. 3-е изд. М.: УРСС, 2001.