Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Статистический анализ и прогнозирование конъюнктуры рынка корпоративных ценных бумаг

Диссертация: Статистический анализ и прогнозирование конъюнктуры рынка корпоративных ценных бумаг
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

С процесса создания акционерных обществ, эмиссии ценных бумаг и организации структуры рынка началось функционирование фондового рынка России в 1990 г. В 1996 г. на фондовом рынке России уже работали 53 биржи, имеющие лицензии Минфина России. Из общего числа действующих на фондовом рынке бирж — 18 фондовые, специализирующиеся на работе с фондовыми ценностями, и 35 бирж (универсальные… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Финансовый рынок и корпоративные ценные бумаги
    • 1. 1. Роль и значение фондового рынка
    • 1. 2. Особенности организации фондового рынка в развитых странах
    • 1. 3. Экономико-статистический анализ развития рынка корпоративных ценных бумаг в России
  • Глава 2. Методика многомерного статистического анализа состояния рынка корпоративных ценных бумаг
    • 2. 1. Методика построения множественных регрессионных моделей на основе временной выборки
    • 2. 2. Построение множественной регрессионной модели индекса Российской Торговой Системы (РТС)
    • 2. 3. Построение портфеля ценных бумаг с учетом вариации его стоимости во времени
  • Глава 3. Статистическое прогнозирование конъюнктуры рынка корпоративных ценных бумаг
    • 3. 1. Методика прогнозирования важнейших показателей конъюнктуры рынка корпоративных ценных бумаг
    • 3. 2. Прогнозирование состояния рынка корпоративных ценных бумаг на основе индекса РТС
    • 3. 3. Прогнозирование стоимости портфеля ценных бумаг
  • Заключение
  • Список литературы
  • Приложения

Статистический анализ и прогнозирование конъюнктуры рынка корпоративных ценных бумаг (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

исследования. Становление отечественного рынка ценных бумаг дало в руки российских предпринимателей эффективные средства для развития своего дела. Прежде всего с помощью выпуска ценных бумаг обеспечивается уникальная возможность быстрого создания крупных капиталов. Однако, появление в России с началом массовой приватизации реального рынка акций предприятий, а затем и долговых обязательств потребовало от его участников определенного уровня информированности и профессиональной подготовки. Сложная ситуация на фондовом рынке страны заставляет искать те модели развития, которые способны вывести российский рынок ценных бумаг из кризиса и обеспечить ему достойное место среди других рынков цивилизованных стран. Разработка теоретических и прикладных аспектов проблемы развития национального рынка ценных бумаг в современных политических, экономических и социальных условиях должна осуществляться в рамках глобальной стратегии общества и государства, на основе методов и принципов рыночного регулирования в сочетании с современными методами анализа. Большое значение в этом аспекте имеет научно-методическое обеспечение деятельности участников фондового рынка. Важнейшим инструментом такого обеспечения являются современные экономико-математические, включая статистические методы анализа и прогнозирования состояния фондового рынка.

Анализ зарубежной литературы по вопросам исследования финансовых инструментов бизнеса показывает, что наибольшее количество научных публикаций относится к экономико-статистическому анализу фондовых рынков и рынков долговых обязательств. Однако, в отечественной практике статистическим методам анализа рынка ценных бумаг не уделяется должного внимания, о чем свидетельствует сравнительно небольшое число научных публикаций.

Все это обусловило выбор темы диссертационного исследования, ее актуальность в научном и практическом плане.

Цель и задачи исследования

Цель диссертационной работы состоит в разработке и апробировании методики комплексного статистического анализа и прогнозирования рынка корпоративных ценных бумаг.

В связи с целью автором были поставлены и решены следующие задачи:

— проведение экономико-статистического анализа конъюнктуры рынка корпоративных ценных бумаг и выявление основных тенденций и закономерностей его развития;

— построение системы статистических показателей для комплексного анализа и прогнозирования рынка корпоративных ценных бумаг;

— проведение анализа особенностей организации фондового рынка в развитых странах;

— разработка и апробация методики многомерного статистического анализа факторов, влияющих на рынок корпоративных ценных бумаг;

— усовершенствование методики построения оптимальных статистических моделей прогнозирования стоимости корпоративных ценных бумаг и других показателей конъюнктуры рынка.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования выступает рынок корпоративных ценных бумаг, предметом исследования — совокупность показателей, характеризующих развитие рынка корпоративных ценных бумаг, а также деятельность его участников по управлению инвестиционным портфелем.

Методологическая база исследования. Методологической базой исследования послужили труды отечественных и зарубежных специалистов по экономике, статистике, эконометрике, машинной обработке данных. При решении поставленных задач были использованы пакеты прикладных программ OLYMP, MESOSAUR, STATISTICA, EXCEL, WORD, METASTOCK, программы, разработанные непосредственно автором.

Информационную базу исследования составили материалы периодической печати, официальные статистические материалы Госкомстата РФ, результаты биржевых торгов корпоративными ценными бумагами крупнейших российских площадок, а также данные, полученные из INTERNET.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке методики комплексного статистического анализа и прогнозирования конъюнктуры рынка корпоративных ценных бумаг.

В диссертации сформулированы и обоснованы следующие положения, выносимые на защиту:

— усовершенствованная система статистических показателей конъюнктуры, учитывающая как общие, так и специфические особенности развития рынка корпоративных ценных бумаг;

— методика построения множественной регрессионной модели индекса РТС в зависимости от влияния макроэкономических показателей России и мирового фондового рынка;

— методика краткосрочного прогнозирования курса корпоративных ценных бумаг, основанная на комплексном применении методов многомерного статистического анализа и прогнозирования временных рядов;

— методика построения портфеля корпоративных ценных бумаг, оптимального по критерию минимизации вариации стоимости.

Практическая значимость результатов исследования. Разработанные методики и результаты исследования могут применяться для комплексного статистического анализа и прогнозирования рынка корпоративных ценных бумаг, принятия решений о поведении на рынке участников процесса купли-продажи.

Они могут быть использованы в деятельности инвестиционных компаний при разработке оптимального портфеля акций корпоративных ценных бумаг, а также в работе трейдеров банков.

Апробация и реализация работы. Основные положения и выводы диссертационной работы докладывались и получили одобрение на Всероссийской научной конференции в МЭСИ (1997г.), Международных научных конференциях в Минске (1998г.) и МГАТУ (1996;1998гг.), на семинарах кафедры Математической статистики и эконометрики.

Теоретические и практические результаты исследования используются при проведении практических занятий МЭСИ по курсам «Методы оценки финансовых рисков» и «Эконометрика» .

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Заключение

.

Всесторонний статистический анализ развития фондового рынка Российской Федерации позволяет сформулировать следующие основные выводы.

1. С процесса создания акционерных обществ, эмиссии ценных бумаг и организации структуры рынка началось функционирование фондового рынка России в 1990 г. В 1996 г. на фондовом рынке России уже работали 53 биржи, имеющие лицензии Минфина России. Из общего числа действующих на фондовом рынке бирж — 18 фондовые, специализирующиеся на работе с фондовыми ценностями, и 35 бирж (универсальные, торгово-фондовые, валютные и др.), имеющие только фондовые отделы.

За 1996 г. на биржевом фондовом рынке наблюдалось значительное увеличение объемов продаж. По сравнению с 1995 г. число сделок, заключенных по всем видам фондовых ценностей, выросло в 3 раза, а биржевой оборот в 1996 г. вырос в 3,6 раза.

Сравнительный статистический анализ показал, что в 1996 г. в общем биржевом обороте по фондовым ценностям наибольший удельный вес занимал Центральный район (93%), где функционирует и самое большое количество фондовых бирж и фондовых отделов (15). В целом по России в структуре объема продаж практически всех видов ценных бумаг доля этого региона является преобладающей.

Состояние фондового рынка в IV квартале 1997 года существенно изменилось в следствие кризисных явлений на мировых финансовых рынках. Высокий уровень присутствия иностранных инвесторов на российском фондовом рынке определял его зависимость от мирового рынка капитала. Произошло значительное падение котировок акций практически всех участников российского рынка ценных бумаг, которое усугублялось выжидательной позицией потенциальных инвесторов перед предстоящими аукционами по приватизации.

2. Исходя из принципов системного подхода к анализу рынка корпоративных ценных бумаг, в работе при проведении многомерного статистического анализа фондового рынка были отобраны переменные, отражающие пять наиболее значимых экономических категорий:

— экономическая активность: ВНП, объем промышленной продукции, капитальные вложения, инфляция, индекс потребительских цен;

— денежный рынок: доходность к погашению 3-х и 6-ти месячных ГКО,.

— внешняя торговля: экспорт и импорт, обменный курс,.

— государственные финансы: бюджетный дефицит,.

— западные фондовые рынки: индекс DJ (Dow Jones) — индекс биржевой активности США, FTSE — фондовый индекс Великобритании, DAX — фондовый индекс Германии, NIKKEIиндекс японского фондового рынка, BOVESPA — индекс бразильского фондового рынка, KOSBE — индекс фондового рынка Кореи.

3. В диссертации была построена множественная регрессионная модель индекса РТС, показывающая, что на индекс РТС российского фондового рынка оказывают влияние такие макроэкономические переменные как валовой внутренний продукт, инвестиции в основной капитал, дефицит консолидированного бюджета, индекс потребительских цен, объем экспорта товаров, официальный курс доллара по отношению к рублю, месячный объем торгов в Российской Торговой Системе, а также индексы зарубежных фондовых рынков.

При отборе факторов учитывалось, что российский фондовый рынок чувствителен к состоянию фондовых рынков в любой точке мира. В этой связи в модель индекса РТС включены индексы фондовых рынков как развитых стран Европы (Великобритания, Германия), Америки (США) и Юго-Восточной Азии (Япония), так и развивающихся стран этих континентов (Бразилия и Корея).

При построении множественной линейной регрессионной модели индекса РТС в уравнение были включены переменные, обладающие опережающим эффектом (временным лагом), позволяющие по значениям объясняющих переменных в момент времени t-i (где твеличина лага) оценивать значения объясняемой переменной у в момент времени t.

Включение предопределенных переменных позволило значительно повысить адекватность модели, которая согласно множественному коэффициенту детерминации выросла на 61 пункт с 36% до 97,1% вариации результирующего показателя индекс-РТС.

4. В работе был предложен и апробирован алгоритм построения портфеля ценных бумаг с разными уровнями доходности, позволяющий использовать информацию о стоимости входящих в портфель акций за весь предыдущий период времени и оптимальный по критерию минимизации вариации стоимости.

5. В диссертации предложен алгоритм прогнозирования индекса РТС с использованием как адаптивных методов прогнозирования, так и алгоритма множественной регрессии, включающей лаговые переменные.

6. В работе предложена и апробирована методика прогнозирования портфеля ценных бумаг с использованием методов анализа временных рядов. Показано, что совместное использование математико-статистических методов и методов технического анализа фондового рынка позволяет существенно повысить уровень доходности портфеля ценных бумаг.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В.Е. Факторный индексный анализ (Методология и проблемы). М.: Статистика, 1977. — 200 с.
  2. В.Е., Ильенкова С. Д., Сиротина Т. П., Смирнов С. А. Экономика и статистика фирм. М.: Финансы и статистика, 1996.
  3. С.А. Статистическое исследование зависимостей. М.: Металлургия. — 1968.
  4. С.А., Бухштабер В.М.: Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. -М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.
  5. С.А., Енюков Е. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичной обработки данных.- М.: Финансы и статистика, 1993. 471 с.
  6. С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. — 487 с.
  7. С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичной обработки данных.- М.: Финансы и статистика, 1983. 471 с.
  8. С.А., Бежаева Л. Н. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974.
  9. С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998. — 1022 с.
  10. М.Ю. Рынок ценных бумаг. М.: Финансы и статистика, 1992.- 352 с.
  11. Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физматгиз, 1963. — 500 с.
  12. Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976.-376 с.
  13. П. Применение метода главных компонент в практических исследованиях. М.: Издательство МГУ, 1973. — 122 с.
  14. А., Эйзен С. Статистический анализ: подход и использование ЭВМ. М.: Мир, 1982. — 488 с.
  15. А. Российский рынок ценных бумаг в зеркале иностранной прессы. //Рынок ценных бумаг 1997, № 4. — с. 49−51.
  16. Банковское дело / Под ред. О. И. Лаврушина. М.: ББНКЦ, 1992. -428 с.
  17. Р. Политическая экономия. М.: Международные отношения, 1995.- 1350 с.
  18. .Х. Статистические методы контроля, исследования и прогнозирования продукции. М.: Статистика, 1974.
  19. И.К. и др. Статистика рынка товаров и услуг. М.: Финансы и статистика, 1997.
  20. И.К., Коротков А. В. Биржевые индексы и оценки конъюнктуры. В сборнике научных трудов МЭСИ: Проблемы статистики рыночных отношений. — М.: 1992. — с. 34 -50.
  21. Л.А. Анализ финансовой отчетности. М.: Финансы и статистика, 1996.
  22. П., Доксам К. Математическая статистика. М.: Финансы и статистика, 1983.
  23. Биржевой портфель / Отв.ред. Ю. Б. Рубин, В. И. Солдаткин. М.: Соминтек, 1993. — 690 с.
  24. Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 1. М.: Мир, 1974. — 240 с.
  25. ., Хуань К.Дж. Многомерные статистические методы для экономики. М.: Статистика, 1979.
  26. Р.Е. Некоторые методы классификации. Автоматический анализ изображений. М.: Мир, 1969. — с. 205−234.
  27. А.Н. Рынки производных финансовых инструментов. М.: Инфра-М, 1996. — 368 с.
  28. В.М., Маслов В. К., Зеленюк Е. А. Методы анализа и построение алгоритмов автоматической классификации на основе математических моделей. Прикладная статистика. Ученые записки по статистике. М.: Наука, 1983. — т. 45, с. 126−144.
  29. Ван Хорн Дж. К Основы управления финансами. М.: Финансы и статистика. 1997. — 800 с.
  30. Е.С., Овчаров JI.A. Прикладные задачи теории вероятностей. М.: Радио и связь, 1983. — 416 с.
  31. Ф.С. Экономические процессы переходной экономики. -М.: Наука, 1995.
  32. С.М. Основы комплексного прогнозирования. М.: Наука, 1977.
  33. В. Среди лидеров бывшие аутсайдеры и новички.//Рынок ценных бумаг 1997, № 3. — с. 19−21.
  34. Г. М. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие для вузов под редакцией Гранберга А. Г. М.: Финансы и статистика, 1990. — 382 с.
  35. Я.П. Графические методы в статистике. М.: Статистика, 1968.-212 с.
  36. В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. М.: Высшая школа, 1970.-239 с.
  37. Н.И. Теория статистических показателей динамики. М.: Наука, 1977.
  38. Н.А., Френкель А.А. Опыт использования модели Бокса
  39. Дженкинса для прогнозирования экономических показателей. Экономика и математические методы. М.: 1975.
  40. А.А. К вопросу использования адаптивных методов в экономическом прогнозировании. Вопросы эффективности и качества в системах управления народным хозяйством. М.: МЭСИ, 1980.
  41. А.А. Прогнозирование сезонных процессов на основе метода Тейла-Вейджа. Проблемные вопросы конструирования АСУ. М.: МЭСИ, 1985.
  42. К., Хатанака М. Спектральный анализ временных рядов в экономике. М.: Мир, 1973.
  43. Г. Л. Общая теория статистики. М.: МГУ, 1987.
  44. Г. Л. Статистический ряды в экономических и экономико-географических исследованиях. М.:1974.
  45. Г. Л., Трудова М. Г. Краткий курс статистики. М.: 1963.
  46. Группировки и корреляция в экономико-статистических исследованиях./ Под ред. Т. В. Рябушкина. М.: Наука, 1982.
  47. В.П. Теоретические аспекты перестройки в экономике, М.: 1991 г.
  48. Э.Г. Исследование операций. М.: Высшая школа, 1990. -383 с.
  49. Данило-Данильян В. Об итогах и перспективах развития экономико-математических исследований. Экономические науки, № 6, 1986.
  50. Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложения. -М.: Мир, 1971.-313 с.
  51. К. Средние величины. М.: Статистика, 1970. — 448 с.
  52. Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980. -446 с.
  53. К. Введение в эконометрику. М.: Инфра-М, 1997. — 402 с.
  54. Э.Дж. и др. Деньги, банковское дело и денежно-кредитная политика. М.: Профико, 1993. — 445 с.
  55. A.M. Обработка статистических данных методом главных компонент. М.: Статистика, 1978. — 243 с.
  56. A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л. И. Математическая статистика (для бизнесменов и менеджеров). М.: МЭСИ, 1996.
  57. A.M., Мхитарян B.C. Статистические методы многомерной классификации в экономике. М.: МЭСИ, 1984.
  58. A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л. И. Многомерные статистические методы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 1998. — 352 с.
  59. С.А. Прикладной многомерный статистический анализ. М.: Финансы и статистика, 1982. — 216 с.
  60. ., Оделл П. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1977, 128 с.
  61. И.И. Комплексное использование индексного и регрессионного методов анализа. Л., ЛФЭИ, 1981.
  62. И.И., Рукавишников В. О. Логика прикладного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1982.
  63. И.И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1995. — 368 с.
  64. М.Р. Применение метода группировок в анализе эффективности управления. М.: МЭСИ, 1987.
  65. М.Р. Статистические методы в управлении производством. М.: Финансы и статистика, 1988.
  66. М.Р., Рябцев В. М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1991.
  67. В.М., Мучник И. Б. Факторный анализ в социальноэкономических исследованиях. М.: Статистика, 1976. — 151 с.
  68. Заде J1.JI. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе. Классификация и кластер. М.: Мир, 1980.-с. 208−247.
  69. С.И., Турундаевский В. Б. Марковские случайные процессы в экономике. М.: МЭСИ, 1996. — 70 с.
  70. К. Факторный анализ. М.: Статистика, 1980.
  71. А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев: Техника, 1975.
  72. Г. Л., Кильдишев Г. С., Шмойлова Р. А. Статистическое изучение основных тенденций развития и взаимосвязи рядов динамик. Томск: Издательство Томского государственного университета, 1985.
  73. С.Д. Менеджмент. М.: 1 994.
  74. Инновационный менеджмент: Учебник для вузов/ Ильенкова С. Д., Гохберг Л. М., Ягудин С. Ю. и др.- Под ред. Ильенковой С. Д. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. — 327 с.
  75. Информатика в статистике: Словарь-справочник. М.: Финансы и статистика, 1994. — 208 с.
  76. Дж.М. Общая теория занятости, процента и денег. В кн.: Антология экономической классики. — М.: Экономика, 1993. — с. 137 241.
  77. М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976.
  78. Г. С. Статистический анализ динамических рядов. М.: Статистика, 1974.
  79. Г. С. Статистический анализ динамических рядов. М.: Статистика, 1974. — 44 с.
  80. Г. С., Аболенцев Ю. М. Многомерные группировки.1. М.: Статистика, 1978.
  81. А.Н., Шевченко К. К. Математическая статистика для экономистов-статистиков. М.: МЭСИ, 1990.
  82. JI.H. Многомерное прогнозирование на основе рядов динамики. М.: Статистика, 1980.
  83. В.А. и др. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1991. — 400 с.
  84. Ю.Г. Метод наименьших квадратов в социально-экономических исследованиях. М.: Статистика, 1980.
  85. Ю.Г., Шмойлова Р. А. и др. Статистическое моделирование и прогнозирование. М.: МЭСИ, 1985.
  86. В.А. Методология статистического исследования социально-экономических явлений в условиях рыночной экономики. -М.: 1992.
  87. А.А. и др. Статистическая обработка результатов экспериментов на микро-ЭВМ и программируемых калькуляторах. -Д., Энергоатомиздат, 1991. 304 с.
  88. Е. Финансовая математика. М.: Финансы и статистика, 1994.-271 с.
  89. О.П. Изучение статистических зависимостей по многолетним данным. М.: Финансы и статистика, 1991.
  90. Г. Д. Статистическая характеристика социально-экономического потенциала народного хозяйства в условиях рыночной экономики. М.: 1992.
  91. Г. Д. Национальное счетоводство. М.: Финансы и статистика, 1997.
  92. Курс социально-экономической статистики./ Под ред. Назарова М. Г. Издание 2-е. М.: Финансы и статистика, 1985. — 607 с.
  93. Л.И. Популярный экономико-математическийсловарь. М.: Знание, 1990. — 256 с.
  94. Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979. — 325 с.
  95. Ю.П. Регрессионные и адаптивные методы прогнозирования: Учебное пособие. М.: МЭСИ, 1997. — 43 с.
  96. Я.Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 1997. — 248 с.
  97. А. Принципы экономической науки. М.: Прогресс, 1993.- 1070 с.
  98. Математико-статистический анализ на программируемых микрокалькуляторах /Под ред. В. В. Шуракова. М.: Финансы и статистика, 1991. — 167 с.
  99. А. Инфраструктура российского рынка. М.: 1995.
  100. И.С. Финансовый анализ ценных бумаг: Курс лекций. -М.: Финансы и статистика, 1998. 360 с.
  101. М. Математическое программирование. М.: Наука, 1990. -488 с.
  102. B.C., Трошин Л. И. Статистические методы изучения связей экономических явлений. М.: МЭСИ, 1983.
  103. B.C., Трошин Л. И. Статистический анализ многомерных совокупностей. М.: МЭСИ, 1992.
  104. B.C., Бамбаева Н. Я., Балинтова Д. Компьютерные исследования временных рядов и взаимосвязи показателей с использованием пакета Mesosaur. М.: МЭСИ, 1996. — 80 с.
  105. Новые формы хозяйствования в условиях рынка. М.: МДНТП, 1991.
  106. О’Брайен Дж., Шривастава С. Финансовый анализ и торговля ценными бумагами. М.: Дело ЛТД, 1995. — 208 с.
  107. Общая теория статистики. Под редакцией Боярского А. Я.,
  108. Г. Л. М.: МГУ, 1985. — 375 с.
  109. Общая теория статистики. Статистическая методология в коммерческой деятельности. Учебник под ред. Спирина А. А., Башиной О. Э. М.: Финансы и статистика, 1994.
  110. О.Г. Игры на рынке валютных фьючерсов. М.: Инфра-М, 1995. -64 с.
  111. Я. Факторный анализ. М.: Статистика, 1974.
  112. И.С. Средние величины в статистике. М.: Статистика, 1979.
  113. А.А., Первозванская Т. Н. Финансовый рынок: Расчет и риск М.: Инфра-М, 1994. — 192 с.
  114. Н.В. Теоретические основы индексного анализа. М.: Госстатиздат, 1960. — 267 с.
  115. .Г. Группировка и системы статистических показателей. М.: Статистика, 1971.
  116. В.А., Горчаков А. А. Методы и модели экономического прогнозирования. М.: МЭСИ, 1980.
  117. В.А., Скучалина J1.M. Обобщение моделей экономического прогнозирования. М.: МЭСИ, 1982.
  118. Правила торгов в Секции срочного рынка ММВБ
  119. Правила торгов фьючерсными и опционными контрактами на МЦФБ
  120. Принципы функционирования срочного рынка / Обзор. ММВБ, 1997.
  121. Рабочая книга по прогнозированию. М.: Мысль, 1982.
  122. Рид Э. Коммерческие банки. М.: СП «Космополис», 1991. — 479 с.
  123. Российский статистический ежегодник 1994. М.: Государственный комитет по статистике Российской Федерации, 1994. — 799 с.
  124. Российский статистический ежегодник 1996. М.: Государственный комитет по статистике Российской Федерации, 1996.- 1202 с.
  125. К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками. М.: Инфра-М, 1994. — 288 с.
  126. П. Экономика. -М.: Машиностроение, 1993. 715 с.
  127. А.С. Кризис экономики России и пути ее оздоровления. -М, 1992.
  128. Дж.Ф. Управление финансами в коммерческих банках. -М.: Catallaxy, 1994. -937 с.
  129. Н.А. Применение теории неопределенности в экономике. -М.:МЭСИ, 1996.- 136 с.
  130. Социально экономическое положение России. Январь — апрель 1997 года. — Государственный комитет по статистике РФ.
  131. Статистический словарь / Гл. ред. М. А. Королев. М.: Финансы и статистика, 1989.
  132. Статистический словарь. Издание 2-е, переработанное и дополненное. М.: Финансы и статистика, 1989. — 623 с.
  133. Статистическое моделирование и прогнозирование./ Под ред.А. Г. Гранберга. М.: Финансы и статистика, 1990.
  134. Статистическое обозрение № 1, 1997. Государственный комитет по статистике РФ.
  135. И.П. Общая теория статистики. Издание 2-е, переработанное и дополненное. М.: Статистика, 1978. — 393 с.
  136. К., Де Ковни Ш. Стратегии хеджированию. М.: Инфра-М, 1995.-208 с.
  137. Г. Прикладное экономическое прогнозирование. М.:1. Статистика, 1990.
  138. И.Е. Статистика финансов. Минск: Высшая школа, 1994. — 224 с.
  139. Л.И., Мхитарян B.C. Корреляционный и регрессионный анализ. М.: МЭСИ, 1981.
  140. А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль, 1978.-272 с.
  141. Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. М.: Финансы и статистика, 1983.
  142. А. А. Производительность труда. Проблемы моделирования роста. М.: Экономика, 1984.
  143. Дж.Р. Стоимость и капитал. М.: Прогресс, 1993. — 490 с.
  144. Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977. — 276 с.
  145. А.Д., Сайфуллин Р. С. Методика финансового анализа. -М.:Инфра-М, 1995.- 176 с.
  146. Е.Б. Операции коммерческих банков и зарубежный опыт. М.: Финансы и статистика, 1993. — 138 с.
  147. М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решения. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997.
  148. Э.Г. Системный подход и принцип деятельности. М.: Наука, 1978. — 388 с.
  149. Collins National Dictionary. London, 1966.
  150. Anderson T.W., Rubin H. Statistical inferences in factor analysis. Proc. 3 Berkeley Symp. Math. Statist, and Propab. Univ. Calif. Press, 1956. Pp. 11−50.
  151. Berndt E.R. The practice of econometrics. Classic and contemporary. Addison-Wesley Publishing Company. Reading-Massachusetts-Menlo Parc-California, 1990.
  152. Dougherty С. Introduction to econometrics. Oxford University Press. New York-Oxford, 1992.
  153. Goldberger A. A course in Econometrics. Cambridge-Mass.: Harvard University Press, 1990.
  154. Green W.H. Econometrics analysis. Macmillan Publishing Company, New York, 1993.
  155. Magnus J.R., Neudecker H. Matrix Differential Calculus with Applications in Statistics and Econometrics. New York, John Wiley, 1988.
  156. Pindyck R., Rubinfeld D.L. Econometric models and econometric forecasts. MeGraw-Hill Kogakusha Ltd, Tokyo, 1976.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!