Стандарты международных стандартов финансовой отчетности и интерпретации на разных языках можно скачать с сайта
Для доступа требуется регистрация.
вторник, 29 июня 2010 г.
Новая статья от Велеза-Перехи: Рисковые налоговые щиты
На этот раз Начо пишет о том, как применять метод Монте-Карло для анализа рисковых налоговых щитов
воскресенье, 27 июня 2010 г.
Робастное оценивание в R
Дельное руководство по методам робастного оценивания в пакете R
От медианы и медианного абсолютного отклонения до М-естиматора Хубера с применением метода максимального правдоподобия. Также рассматриваются методы Bounded-influence estimation, Mallows-type estimation, The Bianco and Yohai estimator, High breakdown regression. Имеются и объяснения и примеры.
В общем, серьезная штука на 57 страницах. Почти все для анализа выбросов и разработки робастных статистических моделей.
http://homes.stat.unipd.it/ventura/files/BelVenTutorial.pdf
Пример робастного оценивания беты компании. Актуально для небольших публичных компаний с частыми выбросами доходности. Анализ выполнен в SPLUS, но может быть повторен и в R, и в EViews.
http://www.stat.washington.edu/research/reports/1999/tr351.pdf
Пример робастного прогноза стоимости под риском
http://www.riskwhoswho.com/Resources/StahlGerhard3.pdf
Еще интересный примерчик
https://lirias.kuleuven.be/bitstream/123456789/203659/1/KBI_0825.pdf
А вот в рунете ничего стоящего отыскать не удалось. А впрочем, может быть полезным вот это руководство к программе Stata.
http://window.edu.ru/window_catalog/redir?id=66849&file=nes09.pdf
Вводная информация о методах робастного оценивания на русском можно найти здесь:
суббота, 26 июня 2010 г.
Робастная регрессия
Робастная регрессия позволяет проводить оценивание для тех случаев, когда нарушаются допущения метода наименьших квадратов.
Один из методов робастной регрессии: M-estimators Хубера.Американский бюджет в деталях
Здесь можно найти прогнозы американской экономики и информацию о долгосрочных финансовых планах американского планирования. В последнее время очень настораживает неуклонный рост бюджетного дефицита.
http://www.cbo.gov/publications/bysubject.cfm?cat=0
четверг, 24 июня 2010 г.
Международные стандарты финансовой отчетности для государственного сектора
Немногие знают, но для госсектора существуют отдельные стандарты финансовой отчетности, аналогичные МСФО, которые называются IPSAS.
Здесь можно скачать тексты стандартов.
В США действуют две системы:
1) для федеральных государственных учреждений
Их публикует The Federal Accounting Standards Advisory Board (FASAB)
2) для штатотов и муниципалитетов
О бюджетировании
Материалы по бюджетированию полезные как для государственного, так и для коммерческого сектора
БЮДЖЕТИРОВАНИЕ, ОРИЕНТИРОВАННОЕ НА РЕЗУЛЬТАТ:
МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ И ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ В РОССИИ
Отчет подготовлен Центром фискальной политики при поддержке Агентства
Международного развития США
Контракт OUT-PER-I-00-99-00003-00
Сценарное планирование
Очень интересная статейка по сценарному анализу. Наводит на размышления
Using Scenario Planning as a Weapon Against Uncertainty
Более фундаментальные работы
Paul J. H. Schoemaker, Robert E. Gunther. Profiting from Uncertainty: Strategies for Succeeding No Matter What the Future Brings
van der Heijden, Kees. Scenarios: The Art of Strategic Conversation. Wiley & Sons, 1996.
Schoemaker, Paul J.H. and Cornelius A.J.M. van der Heijden, "Integrating Scenarios into Strategic Planning at Royal Dutch/Shell," Planning Review. Vol. 20 (3): 1992, pp.41-46.
Scenario-Planning Handbook: A Practitioner's Guide To Developing and Using Scenarios To Direct Strategy in
Today's Uncertain Times
Стратегия и неопределенность
Данный вопрос крайне важен в стратегическом планировании. Однако стоящих материалов немного.
Изначально разработку стратегии в бизнесе связывали с долгосрочным прогнозированием и планированием. Это очевидное заблуждение.
Price-Taker Bidding Strategy Under Price Uncertainty
Strategy under uncertainty
О недостатках метода Монте-Карло
Встречал очень много дельной и конструктивной критической информации по Монте-Карло.
Здесь несколько работ
John K. Hollmann. The Monte-Carlo Challenge: A Better Approach
Monte Carlo Simulation For Advanced Option Pricing: A Simplifying Tool
Оценка рисков инвестиционных проектов
Статья Savvakis C. Savvides "Risk Analysis in Investment Appraisal"
Investment Analysis Risk Guidelines for Final Investment Decision
http://www.palisade.com/downloads/pdf/MottaSPE.pdf
А вот эта статья мне показалась очень даже интересной. Иллюстрируется применение метода реальных опционов к оценке инвестиций в информационные технологии
понедельник, 21 июня 2010 г.
Обобщенные линейные модели в R
Обобщенные линейные модели предоставляют очень удобные возможности для спецификации разнообразных задач. Здесь можно использовать любой тип вероятностного распределения данных и связующую функцию. Обычно удобнее пользоваться программой Statistica, EViews или SPSS. Однако же R предоставляет еще более гибкие возможности для разработки продвинутого дизайна модели. Полезная информация о том как использовать R для этой цели
воскресенье, 20 июня 2010 г.
"Немного" не в тему - Арабский халифат
История арабского мира. По-моему, это ключ к пониманию того, что происходит сейчас на Ближнем и Среднем Востоке
суббота, 19 июня 2010 г.
Измерение результативности от Монтейра де Оливейра
Две статьи Педро Гоэса Монтейра де Оливейра. Одна по финансовому моделированию, другая по измерению финансовой результативности корпорации.
воскресенье, 13 июня 2010 г.
Премия за риск по Фернандезу
Испанский профессор Пабло Фернандез продолжает исследование по оценке премии за риск профессурой и аналитиками компаний. В теоретическом плане ценность сомнительная. Но для практических целей нужно знать ориентиры. В общем полноценное эмпирическое исследование
Еще в этом году он опубликовал статейку о создании стоимости испанскими фирмами
Любопытные обзорчики.
Велез-Пареха о денежных потоках и ставке дисконтирования
Колумбийский ученый как всегда в своем духе. В этом году выпустил 2 новых препринта на тему вычисления денежных потоков проекта (фирмы) и о преодолении проблемы цикличности в расчете WACC.
Мне казалось, что эта тема давно уже раскрыта. Тем более, что проблема цикличности легко решается методом дисконтирования денежных потоков отдельно по компонентам.
Тем не менее, тем, кто занимается оценкой инвестпроектов будет полезно ознакомиться с этими материалами.
суббота, 12 июня 2010 г.
Модели пространства состояний
Краткое руководство по построению моделей пространства состояний в R
http://cran.r-project.org/web/packages/sspir/sspir.pdf
Такие модели удобно использовать в целях стохастического прогнозирования временного ряда. Данный метод является обобщением метода Бокса-Дженкинса. Однако он предоставляет более гибкие возможности при умелом использовании. Ограничения - нужны длинные временные ряды для анализа.
Здесь интересные примерчики в тему
http://www.jstatsoft.org/v16/i01/paper
С этой статейкой тоже полезно ознакомиться
http://www.jstatsoft.org/v32/b04/paper
Попозже попробую написать статейку по использованию этой методологии.
Подробно о ней можно почитать
Jacques J.F. Commandeur, Siem Jan Koopman. An Introduction to State Space Time Series Analysis (Practical Econometrics). 240 p.
Sascha Mergner. Applications of State Space Models in Finance. Universitätsverlag Göttingen. 235 p.
Andrew Harvey, Siem Jan Koopman, Neil Shephard. State Space and Unobserved Component Models: Theory and Applications. 394 p.
Forecasting with Exponential Smoothing: The State Space Approach (Springer Series in Statistics). 362 p.
пятница, 11 июня 2010 г.
Экстраполяция против суждения и точность в прогнозировании
Довольно интересная дискуссия развернулась по вопросу о прогнозировании издержек предприятия в рамках инвестпроекта на сайте www.finance30.com
Еще одна любопытная дискуссия развернулась по вопросу о точности прогноза. В общем предыстория такая. Начальник одной из компаний из списка Форчун 500 затребовал месячный прогноз выручки, точностью не ниже +/-0,5%. Подчиненная задается резонным вопросом в своем ли уме ее начальник. В общем абсурда везде хватает
Технологическое прогнозирование
Технологическое прогнозирование доставляет больше всего сложностей. В экономические прогнозы его часто приходится включать в качестве составной части. К сожалению, не так много работ по тому, как прогнозировать технологическое развитие. Но кое-что есть и это несомненно стоит почитать.
Одна из работ от итальянского автора была переведена на русский и издана еще в 1977 году, но актуальна до сих пор
Мартино Дж. Технологическое прогнозирование. М.: Прогресс, 1977. - 592 с.
Можно найти в djvu формате в сети. Очень основательно излагается подход к прогнозированию производственных технологий, приводятся примеры.
Кроме того, в последнее время технологическое прогнозирование стали связывать с форсайтом. С его помощью пытаются вычислить прорывные направления технологий. В основном тут экспертные оценки, мнения аналитиков. Даже целые порталы по этому делу появились
вторник, 8 июня 2010 г.
Правила торговли и инвестирования
Don’t try to guess how far a trend will go. You can’t.
If you don’t have losses, you are not taking risks. If you don’t
risk, you won’t ever win big. Losses aren’t the problem. It’s how you
deal with them. Ignore losses with no plan and they will come back
to haunt you and your account size.
Occam’s razor is “Pluralitas non est ponenda sine neccesitate.”
This underlies all scientific modeling and theory building. A
common interpretation of the principle is that the simplest of two
or more competing theories is preferable.
To make accurate judgments about trend following and better
understand Parker’s words, it helps to break down the statistical
concepts of skew and kurtosis.
The “buy-and-hold” investor has been led to believe (perhaps
by an industry with a powerful conflict of interest) that if he has
tremendous patience and discipline and “stays with it,” he will
make a good long-term return. These investors fully expect that
they will make back most, if not all, of recent losses soon enough.
Making matters worse is that a pure buy-and-hold strategy
during an extended drop in the market makes the recovery back to
breakeven difficult (if not impossible).
They can neither fathom the concept of sunk
costs nor admit that buy-and-hold might not work. So they buy and
hold no matter what happens in the mean time.
Risk management is to
direct and control the possibility of loss. The activities of a risk
manager are to measure risk and to increase and decrease risk by
buying and selling stock. In general, good risk management
combines several elements:
1. Clarifying trading and risk management systems until they can
translate to computer code.
2. Inclusion of diversification and instrument selection into the
back-testing process.
3. Back-testing and stress-testing to determine trading parameter
sensitivity and optimal values.
4. Clear agreement of all parties on expectation of volatility and
return.
5. Maintenance of supportive relationships between investors and
managers.
6. Above all, stick to the system.
7. See #6, above.
Five Questions for a Trading System
Answer the following five questions and you have the core
components of a trend following trading system and you are on your
way to having your edge:
1. How does the system determine what market to buy or sell at
any time?
2. How does the system determine how much of a market to buy
or sell at any time?
3. How does the system determine when you buy or sell a
market?
4. How does the system determine when you get out of a losing
position?
5. How does the system determine when you get out of a winning
position?
--Michael W. Covel
О гипотезе эффективного рынка
Просто несколько остроумных цитат
“I have noticed that everyone who ever told me that the markets are efficient is poor.”
—Larry Hite, Mint Investment Management Company
Most people think of themselves as investors. However, if you knew that the
biggest winners in the markets call themselves traders, wouldn’t
you want to know why? Simply put, they don’t invest; they trade.
Investors put their money, or capital, into a market, such as
stocks or real estate, under the assumption that the value will
always increase over time. As the value increases, so does the
person’s “investment.” Investors typically do not have a plan for
when their investment value decreases. They usually hold on to
their investment, hoping that the value will reverse itself and go
back up. Investors typically succeed in bull markets and lose in
bear markets.
This is because investors anticipate bear (down) markets with
fear and trepidation, and therefore, they are unable to plan how to
respond when they start to lose. They choose to “hang tight,” and
they continue to lose. They have an idea that a different approach
to their losing involves more complicated trading techniques such
as “selling short,” of which they know little and don’t care to learn.
If the mainstream press continually positions investing as “good” or
“safe” and trading as “bad” or “risky,” people are reluctant to align
themselves with traders or even seek to understand what trading is
about.
A trader has a defined plan or strategy to put capital into a
market to achieve a single goal: profit. Traders don’t care what they
own or what they sell as long as they end up with more money than
they started with. They are not investing in anything. They are
trading. It is a critical distinction.
“Rare events are always unexpected, otherwise they would not occur.”
—Nassim Taleb
Some insights for financial modelling, forecasting and strategy:
However, big events also generate plenty of inane analysis by
focusing on unanswerable questions such as those posed by
Thomas Ho and Sang Lee, authors of The Oxford Guide to
Financial Modeling:8
1. “What do these events tell us about our society?”
2. “Are these financial losses the dark sides of all the benefits of
financial derivatives?”
3. “Should we change the way we do things?”
4. “Should the society accept these financial losses as part of the
‘survival of the fittest’ in the world of business?”
5. “Should legislation be used to avoid these events?”
It is not unusual to see people frame market wins and losses as
a morality tale. These types of questions are designed to absolve the
guilt of the market losers for their bad strategies (i.e. Amaranth,
Bear Stearns, Bernard Madoff, etc.). The market is no place for
political excuses or social engineering. No law changes human
nature. If you don’t like losing, examine the strategy of the winners.
--Michael W. Covel
воскресенье, 6 июня 2010 г.
Продвинутые материалы по теории вероятностей
О том как строить вероятностные коробки
Jason Aughenbaugh. Managing Uncertainty in Engineering Design using Imprecise Probabilities.
Копулы вместо корреляции
Интересная работа на заметку
Оценивание проводится Substituting the copula density function into the GLM framework
Еще один полезный материальчик
А это уже реальное руководство
Отчеты и прогнозы от Мирового валютного фонда
Доклады о состоянии мировой экономики
http://www.imf.org/external/ns/cs.aspx?id=29Доклады о состоянии мировых финансов
Оценка эффективности социальных инвестиций
Одна из немногих работ по оценке социальных инвестиций на русском языке
Книга Джуди Бейкер «Оценка воздействия проектов на бедность: практическое руководство» является в России первой монографией, посвященной вопросам оценки воздействия проектов и программ на снижение бедности.
Guide to Cost-Benefit Analysis of Major Projects
In the context of EC Regional Policy
1997 edition
http://ec.europa.eu/regional_policy/sources/docgener/guides/cost/pdf/3_full_en.pdf
Canadian Cost-Benefit Analysis Guide: Regulatory Proposals
Guide to COST-BENEFIT ANALYSIS of investment projects
Canadian Cost-Benefit Analysis Guide
A Critical Cost Benefit Analysis of Oilseed Biodiesel in Canada
Handbook for Regulatory Proposals: Performance Measurement and Evaluation Plan
Assessing, Selecting, and Implementing Instruments for Government Action
Подписаться на:
Сообщения (Atom)