PROGNOZOWANIE W FINANSACH I BANKOWOŚCI

WYKŁAD 1

22.02.2012

Literatura:

• M. Cieślak, Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania.

• E. Nowak, Prognozowanie gospodarcze.

Wprowadzenie do teorii prognozowania:

• przewidywanie a prognozowanie,

• przesłanki prognozowania i cele prognoz,

• funkcje prognoz,

• rodzaje prognoz,

• metody prognozowania,

• podstawowe grupy metod prognozowania.

Przewidywanie jest pojęciem szerszym od prognozowania.

Przewidywanie przyszłości:

• racjonalne

• zdroworozsądkowe – wnioskowanie oparte na doświadczeniu,

• naukowe (w całym procesie badawczym: tzn. gromadzeniu informacji, diagnozowaniu, formułowaniu założeń, konkluzji) korzysta się z dorobku nauki.

• nieracjonalne – wnioskowanie oparte na wróżbach i proroctwach, które niekoniecznie muszą być fałszywe.

Prognozowanie to racjonalne, naukowe przewidywanie przyszłych zdarzeń:

• prognoza jest formułowana z wykorzystaniem dorobku nauki,

• prognoza jest stwierdzeniem odnoszącym się do określonej przyszłości,

• prognoza jest stwierdzeniem weryfikowalnym empirycznie (można ją zweryfikować po upływie określonego czasu, co równocześnie oznacza, że musi być precyzyjna),

• prognoza nie jest stwierdzeniem stanowczym (musi zawierać w sobie elementy niepewności), lecz jest stwierdzeniem akceptowanym,

• najbardziej trafne prognozy dotyczą krótkich okresów.

Przesłanki prognozowania:

• niepewność przyszłości,

• przesunięcie w czasie pomiędzy momentem podjęcia decyzji oraz wynikłymi z niej skutkami,

• pozwala podjąć lepszą decyzję.

Cele prognoz:

• wspomaganie procesów decyzyjnych w skali mikro- i makroekonomicznej,

• pobudzanie do podejmowania działań sprzyjających realizacji prognozy – jeżeli zapowiada ona zdarzenie korzystne, i przeciwstawiających się jej realizacji, gdy przewidywane zdarzenia są oceniane jako niekorzystne.

Funkcje prognoz:

• preparacyjna – przygotowuje do innych działań (na jej podstawie podejmowane są decyzje, których skutkiem są konkretne działania),

• aktywizująca – prognoza mobilizuje do podjęcia pewnych działań, jeśli jej efekt jest korzystny, lub powoduje działania, które mają umożliwić sytuację inną niż realizacja prognozy, jeśli jest ona niekorzystna,

• informacyjna – oswaja społeczeństwo z nadchodzącymi zmianami.

Rodzaje prognoz:

• Horyzont czasowy (inercja – brak podatności na zmiany)

• krótkoterminowe (do jednego roku),

• średnioterminowe (do 5 lat),

• długoterminowe (powyżej 5 lat)

• Charakter

• ilościowe – podawane w wartościach liczbowych, jak np. kursu walutowe, wielkości różnych danych (głównie dla zmiennych mierzalnych);

• jakościowe – dotyczą procesów społecznych w danych kraju, na danym regionie (głównie dla zmiennych niemierzalnych);

• Stopień szczegółowości

• ogólne

• szczegółowe

• Cel

• ostrzegawcze – w sytuacji, gdy decydenci prognoz mogą spodziewać się niekorzystnych zjawisk

• badawcze – charakter ogólny i szeroki zakres

• informacyjne

• W przypadku, gdy prognoza oddziałuje na prognozowane zdarzenie

• samorealizujące się prognozy

• samounicestwiające się prognozy

• W zależności od stopnia kształtowania zmiennej prognozowanej przez podmiot podejmujący decyzje na podstawie prognozy

• prognozy zmiennych sterowanych – gdy podmiot ma wpływ na wartość zmiennej prognozowanej

• prognozy zmiennych niesterowanych – brak wpływu.

Sposoby zwiększania pewności prognozy:

• stosowanie kilku metod prognozowania i porównanie ich wyników,

• porównanie otrzymanej prognozy z podanymi prognozami w literaturze przedmiotu, dotyczącymi tego samego zjawiska,

• potwierdzanie otrzymanych wyników poprzez logiczne lub matematyczne wyprowadzenie wniosków ze znanych już prognoz,

• przeprowadzenie weryfikacji merytorycznej.

Metoda prognozowania:

• I faza diagnozowania przeszłości – odbywa się przez budowę modelu,

• II faza określenia przyszłości – odbywa się poprzez wykorzystanie odpowiedniej reguły prognozy:

• reguła podstawowa – charakterystyczna dla zjawisk o wysokiej inercji, gdzie model opisujący przeszłość nadaje się do określenia przyszłości;

• reguła największego prawdopodobieństwa – przewidywanie zmiennej prognozowanej, która charakteryzuje się największym prawdopodobieństwem, stosowana w przypadku zmiennych losowych, gdzie znany jest rozkład prawdopodobieństwa

• reguła minimalnej straty – stosowana w przypadku prognozowania przedsięwzięć inwestycyjnych, gdzie mogą pojawić się duże straty, w celu ich zminimalizowania.

Podstawowe grupy metod prognozowania:

• metody prognozowania na podstawie szeregów czasowych,

• metody prognozowania w oparciu o modele przyczynowo – skutkowe (matematyczne, ekonometryczne, behawiorystyczne),

• metody prognozowania analogowego – doszukiwanie się pewnych podobieństw, nawet biologicznych,

• metody prognozowania heurystycznego (burze mózgów, metody bazujące na doświadczeniu, na wiedzy i intuicji),

• metody mieszane – weryfikują czy wyniki w zakresie prognozy potwierdzane są przez inne metody.

Symulacja polega na badaniu rzeczywistego systemu (obiektu, układu) za pomocą eksperymentowania na modelu, który został zbudowany poprzez przyjęcie różnych założeń dotyczących warunków funkcjonowania systemu.

WYKŁAD 2

01.03.2012

Metody prognozowania na podstawie szeregów czasowych są bardzo popularne. Nie wszystkie szeregi czasowe nadają się do wszystkich sposobów prognozowania.

• Składowe szeregu czasowego:

• Składowe systematyczne

• Stały poziom

• Trend

• Cykl – powtarzalne, powyżej 1 roku

• Sezonowość – powtarzalne, do 1 roku.

• Składowe niesystematyczne – składnik losowy – nie można go ująć w żadne ramy i żadne formuły.

Rozróżnienie elementów szeregu (identyfikacja składowych) nazywa się dekompozycją szeregu czasowego. Najprościej dokonuje się tego poprzez:

• Ocena wzrokowa wykresu

• Różne miary…

Weryfikacja składowych pozwala na dobranie właściwej metody prognostycznej.

Rodzaje szeregów czasowych w zależności od postaci danych:

• Jednowymiarowy szereg czasowy

Y = [y1, y2, …., yn]

Gdzie: n – liczba

• Wielowymiarowe

Modele szeregów czasowych:

• Model addytywny: (1)

• Model multiplikatywny: (2)

Gdzie:	f(t) – funkcja czasu charakteryzująca trend g(t) – wahania sezonowe

Przykłady modeli na podstawie szeregów czasowych:

• Naiwne – oparte na prostych przesłankach

• y(t)*=y(t-1) sprzedaż na dotychczasowym poziomie

• y(t)*= (t-1) + (y(t-1) – sprzedaż powiększona o zaobserwowany przyrost

• 5 – wzrost o prognozowany przyrost

• 6 – tendencja do wzrostu o 1%

• Modele średniej ruchomej – zastąpienie pierwszych wartości zmiennej prognozowanej – średnimi arytmetycznymi.

• Wygładzanie wykładnicze

• Prosty model wygładzania wykładniczego – stosowany w przypadku występowania w szeregu czasowym stałego poziomu zmiennej prognozowanej oraz wahań przypadkowych

• Model liniowy Holta – stosowany do wygładzania szeregu czasowego, w którym występują i tendencja rozwojowa i wahania przypadkowe

• Model Wintersa – stosowany w przypadku szeregów czasowych zawierających tendencję rozwojową, wahania sezonowe oraz wahania przypadkowe

• Modele tendencji rozwojowych – stosowane gdy w szeregu czasowym występuje tendencja rozwojowa i wahania przypadkowe

• Modele analityczne – znalezienie funkcji f(x), która pasuje do wyrazów szeregu czasowego zmiennej prognozowanej

• Modele adaptacyjne – umożliwiają uwzględnienie nieregularnych zmian w składowych szeregu czasowego (jeśli okaże się, że nie jest to funkcja reprezentująca systematyczność)

• Modele składowej periodycznej – dotyczą przypadków, gdy w szeregu czasowym spostrzega się powtarzające się zmiany mniej więcej w tych samych rozmiarach

• Metoda wskaźników – (najpopularniejsza) – polega n wyznaczeniu wskaźników sezonowości dla poszczególnych faz cyklu

• Analiza harmoniczna – polega na budowie modelu w postaci sumy tzw. Harmonik, tj. funkcji sinusoidalnych i cosinusoidalnych o danym okresie.

Metody prognozowania w oparciu o modele przyczynowo – skutkowe:

• Prognozy w oparciu o modele matematyczne – czyli o formalny zapis teorii zjawisk, które są przedmiotem badań, mają charakter raczej opisowy

• Prognozy w oparciu o modele ekonometryczne – za pomocą jednego równania lub układu równań przedstawiają zależność danego zjawiska od innych zjawisk (objaśniających)

• Prognozy w oparciu o modele behawiorystyczne – odwzorowują zachowanie danego systemu

Metody prognozowania analogowego (przewidywanie przyszłości określonej zmiennej przez wykorzystanie3 informacji o innych zmiennych).

• Rodzaje analogii

• Analogie biologiczne

• Przestrzenne – porównywanie dwóch przedsiębiorstw z jednej branży

• Historyczne – mogą być wykorzystywane w jednym obiekcie w oparciu o historyczne zachowania w celu wyciągnięcia wniosków i ukształtowania przyszłych zachowań

• Czasowo – przestrzenne – koniunktura gospodarcza, porównanie zachowania się jednego przedsiębiorstwa z wcześniejszym zachowaniem innego

• Sposoby określania podobieństw zmiennych

• Kryterium podobieństwa poziomu – wybór obiektów o określonej wartości

• Kształtu – np. kształt wykresów

Metody prognozowania heurystycznego:

• Heurystyka – umiejętność wykrywania nowych faktów i relacji między faktami oraz dochodzenia w ten sposób do nowych prawd

• Metody heurystyczne – wykorzystujące opinie ekspertów oparte na intuicji i doświadczeniu

• Ekspert – osoba zaproszona do badań ze względu na swoją osobowość, wiedzę, doświadczenie, szerokie horyzonty myślenia itd.

• Burza mózgów (konferencja problemowa) oparta jest na dwóch podstawowych wymaganiach metodycznych:

• Nie krytykować,

• Stymulować jak największą liczbę pomysłów

Fazy burzy mózgów:

1. Faza przygotowania – sprecyzowanie problemu, zbieranie informacji, dobór ekspertów

2. Faza tworzenia: zespół twórczy ekspertów – tworzenie, poszukiwanie pomysłów – specjaliści z różnych dziedzin. Zgłaszane pomysły są notowane w sposób widoczny dla wszystkich.

3. Faza oceniania: zespół oceniający – specjaliści z danej dziedziny. Ustalenie kryterium oceny, analiza i ocena pomysłów i wybór najkorzystniejszego sposobu rozwiązania problemu. Wszystkie pomysły podlegają ocenie połączonej z analizą i wartościowaniem całych pomysłów lub ich fragmentów.

• Alternatywną metodą do burzy mózgów jest metoda delficka.

Cechy:

• Niezależność opinii ekspertów (izolowanie ekspertów),

• Anonimowość wypowiadanych sądów (użycie ankiety),

• Wieloetapowość postępowania,

• Uzgadnianie i sumowanie opinii osób kompetentnych.

Schemat postępowania:

1. Zdefiniowanie problemu.

2. Wybór grupy ekspertów na podstawie wymagań badawczych.

3. Przygotowanie i rozesłanie ankiety.

4. Analiza odpowiedzi z ankiety.

5. Czy zgoda została osiągnięta?

Tak Przedstawienie wyników.		Nie Przygotowanie i rozesłanie nowej ankiety; analiza odpowiedzi z ankiety

WYKŁAD 3

08.03.2013

Decydent prognozy – podejmuje decyzję na podstawie przeprowadzonej prognozy.

Prognosta – osoba, która zajmuje się sporządzeniem prognozy.

Prognosta i decydent w większych przedsiębiorstwach mogą być jedną osobą.

Etapy prognozowania:

1. Sformułowania zadania prognostycznego – na tym etapie najważniejszy jest decydent prognozy

• Wyznaczenie celu – np. zdobycie nowych rynków

• Określenie zmiennych – jakie zmienne mają być prognozowane, czy podane będą jakościowo, czy wartościowo

• Określenie wymagać dotyczących dopuszczalności prognozy – za pomocą błędów

• Określenie okresu, interwału (częstotliwość, z jaką prognoza jest przeprowadzana) i horyzontu (za pomocą liczby lub określenia jakościowego) prognozy

1. Podanie przesłanek prognostycznych – ważniejszą osobą jest prognosta

• Przesłanki prognostyczne – to hipotezy badawcze określające wstępnie mechanizm rozwojowy prognozowanego zjawiska oraz dostępne o nim informacje ilościowe i jakościowe

1. Zebranie, statystyczna obróbka oraz analiza danych prognostycznych.

• Cechy informacji (danych):

• Prawdziwość

• Jednoznaczność – są wyznaczone w jednostkach, które są ściśle określone

• Identyfikowalność zjawiska przez zmienne

• Kompletność

• Aktualność danych dla przyszłości

• Koszt zbierania i opracowywania danych

• Porównywalność danych

1. Wybór metody prognozowania.

• Postawa pasywna oznacza wykorzystanie którejś z metod analizy i prognozowania szeregów czasowych lub modelowania ekonometrycznego ze stałymi parametrami

• Postawa aktywna oznacza, że w/w metody mogą zostać również wykorzystane, lecz jako pomocnicze, a jako podstawowe metody sięga się po modele symulacyjne, ekonometryczne ze zmiennymi w czasie parametrami, metodu heurystyczne, analogowe itd.

Podstawę wyboru metody prognozowania powinny stanowić:

• Przyjęte przesłanki prognostyczne,

• Dostępne dane prognostyczne,

• Prawidłowości, które występują w prognozowanym zjawisku lub pomiędzy prognozowanym zjawiskiem a innymi zjawiskami,

• Wymagania dotyczące dopuszczalności budowanych prognoz

• Właściwości metod prognozowania

1. Wyznaczenie prognozy.

• Budowa modelu prognostycznego praz wyznaczenie prognozy przy użyciu wybranej reguły prognozowania

1. Ocena dokładności prognozy.

• Dokonywana za pomocą błędu predykcja – błędu ex ante, określającego dokładność prognozy

• Za pomocą wiarygodności (prawdopodobieństwo spełnienia się prognozy)

• Za pomocą błędu ex post wyznaczonych na okresy wcześniejsze

1. Ustalenie horyzontu prognozy.

2. Weryfikacja prognozy – polega na określeniu trafności prognozy za pomocą któregoś błędu prognozy ex post, gry prognoza dotyczyła zmiennej mierzalnej lub porównaniu prognozowanego stanu zmiennej niemierzalnej ze stanem zrealizowanym

Luka informacyjna jako przesłanka prognozowania:

• Niepewność przyszłości,

• Różnica w czasie

• Luka informacyjna – rozbieżność pomiędzy zgłaszanym zapotrzebowaniem na informację, a ich zasobem

Prognozowanie sprzedaży – w oparciu o nią prognozuje się inne parametry w przedsiębiorstwie:

• Prognozowanie długookresowe (planowanie strategiczne)

• Opracowanie nowych form sprzedaży,

• Sposoby wejścia na nowe rynki zbytu,

• Budowa nowych kanałów dystrybucji,

• Organizacja nowych form akwizycji i reklamy,

• Opracowanie polityki wprowadzania nowych produktów na rynek,

• Planowanie zakupu środków trwałych (maszyn i urządzeń),

• Planowanie budżetu przedsiębiorstwa.

• Prognozowanie krótkookresowe (planowanie operacyjne):

• Szacowanie zmian cen i skutków dla wielkości wpływów ze sprzedaży,

• Planowanie wielkości produkcji, wielkości zakupu surowców, materiałów, wydatków administracyjnych.

Sprawozdania pro forma:

• Dostarczają informacji o przewidywanej pozycji finansowej przedsiębiorstwa,

• Umożliwiają określenie wielkości środków finansowych niezbędnych do realizacja prognozowanej sprzedaży,

• Umożliwiają przetestowanie różnych strategii działalności przedsiębiorstwa (z punktu widzenia możliwości pozyskania funduszy)

Wykorzystanie sprawozdań pro forma:

• Wycena papierów wartościowych przedsiębiorstwa,

• Ocena wiarygodności kredytowej przedsiębiorstwa,

• Narzędzie planowania finansowego

• Ocena decyzji strategicznych

Rodzaje metod opartych na sprzedaży:

• Metoda zmian proporcjonalnych (procentowych) do zmian sprzedaży – wystarczy do niej tylko jeden poprzedni okres sprawozdawczy

• Przyjęcie zasady bezpośrednich powiązań sprzedaży z większością składników sprawozdań finansowych – majątek obrotowy, kapitały krótkoterminowe (spontaniczne)

• Optymalna wartość wszystkich składników bilansu

• Etapy procedury:

• I etap - Aproksymacja proporcjonalna – wszystkie składniki aktywów oraz zobowiązania krótkoterminowe (spontaniczne składniki pasywów) zmieniają się proporcjonalnie do sprzedaży

• II etap - Aproksymacja finansowa – ustalenie wartości kapitałów obcych, ustalenie wartości podwyższenia kapitałów własnych

• Statystyczna metoda zmian proporcjonalnych.

• Poszczególne wartości składników sprawozdań finansowych ustalane są na podstawie zależności regresyjnych

• Wymagane dane historyczne dla dłuższych okresów

• I etap - Aproksymacja statystyczna – przyrosty składników są szacowane na podstawie metod regresji. Pozostałe czynności prowadzące do wyznaczenia zysku zatrzymanego są niezmienione

Wykorzystanie arkusza:

• Możliwość określenia interakcji pomiędzy różnymi pozycjami bilansu, rachunku wyników i sprawozdaniami z przepływów,

• Możliwość wykorzystania iteracji w celu rozwiązania problemów związanych z wzajemnymi zależnościami

WYKŁAD 4

15.03.2013

System składa się co najmniej z dwóch elementów. Można je dzielić na proste i na posiadające bardziej złożoną strukturę.

Cechy przedsiębiorstwa jako systemu:

• Złożona struktura

• System otwarty – zachodzą interakcje z otoczeniem (nie można wyobrazić sobie przedsiębiorstwa bez otoczenia, czyli czynników zewnętrznych, które wpływają na jego działalność)

• System integralny – poszczególne elementy współdziałają ze sobą

• System dynamiczny – zmienia się w czasie

System addytywny – każdy element składający się na system działa niezależnie od innych; przeciwieństwo systemu integralnego.

System prognostyczny w przedsiębiorstwie dostarcza informacji o przyszłych zmianach otoczenia i skutkach tych zmian dla przedsiębiorstwa w postaci prognoz.

	długookresowe	średniookresowe	Krótkookresowe
Przedmiot prognozy	- główne zmienne otoczenia - główne zmienne wewnętrzne	- zmienne otoczenia - zmienne wewnętrzne	- zmienne wewnętrzne
Rodzaje prognoz	- badawcze - jakościowe	- Realistyczne - ilościowe	- realistyczne - ilościowe
Stopień zaufania	Niski	Dość wysoki	Wysoki
Zastosowanie prognozy	- opracowanie celów i strategii - działania na rzecz przyszłości	Konkretyzacja celów i strategii przedsiębiorstwa	Stanowią podstawę decyzji taktycznych
Metody prognozowania	- analogowe - heurystyczne - scenariusze	- ekonometryczne - analogowe - heurystyczne	- na podstawie szeregów czasowych

Schemat prognozowania w przedsiębiorstwie:

Prognozy makrootoczenia przedsiębiorstwa:

• Otoczenie demograficzne (liczba i struktura ludności, przyrost naturalny, wykształcenie, wzorzec gospodarstw domowych – zwyczaje, kultura)

• Otoczenie ekonomiczne – koniunktura gospodarcza, inflacja, kursy walutowe, dochody, dostępność i oprocentowanie kredytów, podaż pieniądza,

• Otoczenie przyrodnicze (naturalne) – zasoby surowców, zanieczyszczenie środowiska, źródła, koszty energii,

• Otoczenie technologiczne – nowe odkrycia naukowe, wdrożenia nowych technologii, wydatki na badania i rozwój

• Otoczenie polityczno – prawne – polityka rządu, przepisy prawne regulujące działalność podmiotów gospodarczych, przepisy podatkowe i celne , ugrupowania gospodarcze krajowe i międzynarodowe,

• Otoczenie społeczno – kulturowe – normy zachowań, subkultury, postrzeganie siebie i świata przez ludzi, wzorce w zakresie gospodarowania środkami pieniężnymi

Prognozy koniunktury gospodarczej

Metoda zmiennych wiodących

• zmienne wiodące

• Zmienne zbieżne zmienna referencyjna

• Zmienne naśladujące

Wskaźniki syntetyczne (dla w/w zmiennych) – na ich podstawie tworzy się modele koniunktury gospodarczej

Prognostyczne modele koniunktury

Metoda testu koniunktury – określenie aktualnego stanu aktywności gospodarczej w porównaniu z okresem poprzednim i wyznaczenia najbardziej prawdopodobnego kierunku zmian w kolejnym (prognozowanym okresie).

Zakres podmiotowy i przedmiotowy badań:

• GUS prowadzi badania koniunktury w przemyśle, budownictwie, handlu, usługach oraz w obszarze inwestycji w przemyśle i budownictwie.

• Harmonogram miesięcznego badania koniunktury gospodarczej:

• Do 10-go dnia miesiąca przekazanie ankiety do urzędu statystycznego

• Do 16-go dnia miesiąca transmisja danych z US do GUS

• Do 17-go dnia miesiąca naliczanie ogólnopolskich tablic wynikowych

• 22-23-go dnia miesiąca - publikacja wyników

http://stat.gov.pl

Sposób formułowania pytań w testach koniunktury:

• Pytania w większości mają charakter jakościowy

• Pytania diagnostyczne i prognostyczne

• Pytania jednokrotnego wyboru (poprawa, bez zmian, pogorszenie – w danych obszarze)

• Pytania wielokrotnego wyboru – więcej wariantów odpowiedzi

• Pytania ilościowe

Odpowiedzi stanowią subiektywną ocenę respondenta dotyczącą sytuacji obecnej i przyszłej.

Wskaźniki koniunktury:

• Wskaźniki proste – różnica pomiędzy procentowym udziałem odpowiedzi pozytywnych (+) i negatywnych (-)

• Dla niektórych pytań wskaźniki liczone są odwrotnie (stan zapasów wyrobów gotowych, stan należności, opóźnienia płatności)

• Dodatnia wartość wskaźnika oznacza sytuację pozytywną a ujemna negatywną,

• Wzrost (spadek) wartości wskaźnika oznacza poprawę (pogorszenie) koniunktury

• Wskaźniki złożone – średnia arytmetyczna wybranych

METODY PROGNOZOWANIA INFLACJI

1. Wykorzystanie makromodeli

Pętla główna:

Ceny na poziomie producenta (wyjściowe)

Ceny detaliczne

Presja na płace (wzrost lub przynajmniej na utrzymanie poprzedniego poziomu płac realnych)

Przyrost kosztów osobowych (składnik całkowitych kosztów produkcji)

Ceny na poziomie producenta

Pętle i sprzężenia boczne

1. Kurs walutowy ceny importu ceny producentów

Płynny kurs walut zmiany w cenach ceny producentów

1. % inflacji -> %kredytów -> składnik kosztów produkcji -> do infl.

2. % podatkowe -> ->ceny producentów -> inflacja

WYKŁAD 5

22.03.2013

Teorie wykorzystywane na rynkach finansowych

• Teorie zakładające niezależność cen

• Teoria błądzenia przypadkowego

• Teoria rynku efektywnego

• Teoria portfelowa

• Teorie zakładające zależność cen (podejście liniowe, podejście nieliniowe)

• Teorie chaosu

• Podejście (teoria) techniczna – teoria Darwina, teoria fal, teoria Ganna, teoria spiral

• Teoria fraktali

• Podejście fundamentalne – przeciwstawne do podejścia technicznego, ale niewykluczające się

• Podejścia behawioralne

• Teoria dotycząca zachowań zbiorowości

• Teoria zwrotna

• Teoria perspektywy

Teoria błądzenia przypadkowego:

• Dynamika cen daje się opisać za pomocą ich przypadkowych ruchów,

• Dane z przeszłości nie mogą być wiarygodnym wskaźnikiem przyszłego rozwoju sytuacji na rynku,

• Inwestor nie może „przechytrzyć rynku” – nie może osiągnąć ponadprzeciętnych zysków w dłuższym czasie w sposób nieprzypadkowy.

Modele niezależnych zmiennych lokowych:

• model błądzenia losowego:

Z_t + 1 =  Z_t +  a_t + 1

• Model ruchu Browna

Z_t + t =  Z_t +  a_t + t

Teoria rynku efektywnego:

• W każdej chwili ceny walorów w pełni odzwierciedlają wszystkie informacje dostępne na ich temat,

• Ceny walorów natychmiast reagują na wszelkie publiczne dostępne informacje w tym zarówno dane fundamentalne, jak i historie cen,

• Zmiany cen w koncepcji rynku efektywnego dokonują się wyłącznie pod wpływem bieżącej i nieoczekiwanej informacji,

• Kolejne zmiany cen są od siebie niezależne,

• Nie jest możliwe osiąganie zysków większych od przeciętnych

Teoria portfelowa:

• Inwestorzy minimalizują ryzyko i dążą do maksymalizacji oczekiwanej stopy zwrotu (motywem działania inwestorów jest awersja do ryzyka)

• Inwestorzy minimalizują ryzyko poprzez dywersyfikację portfela (jakościową i ilościową, a także udziałową),

• Portfel efektywny (rodzaje portfeli efektywnych – patrz: metody inwestowania…)

Teorie zakładające zależność cen lub zysków z aktywów finansowych od ich wcześniejszych notowań:

• Podejście liniowe – polega na przyjęciu, że każdy bodziec wywołuje proporcjonalną do jego siły reakcję (efektem równania liniowego jest proste rozwiązanie)

• Podejście nieliniowe – reakcje nie jest proporcjonalna do siły bodźca (efektem równań nieliniowych jest wiele na pozór niezależnych rozwiązań – zwykle skomplikowanych i bezładnych)

Modele uwzględniające zależność cen na rynkach finansowych od przeszłych notowań:

• Modele liniowe:

• Model autoregresji,

• Model ARGA (?)

• Modele nieliniowe

Podstawy koncepcji prognozowania wykorzystujących teorię chaosu:

• Rynki finansowe jako nieliniowe systemy chaotyczne,

• Chaos deterministyczny jako forma ruchu systemu,

• Nieliniowe układy deterministyczne – istnieje zasada umożliwiająca obliczenie przyszłych zachowań tego układy przy zadanych warunkach początkowych

Podstawy koncepcji prognozowania wykorzystujących teorię fraktali:

• Fraktalem określa się obiekt, którego części pozostają w pewnej relacji do całości,

• Fraktal jest samopodobny – określona część struktury oglądana w powiększeniu wygląda niemal tak samo jak całość struktury, z której została wyłoniona,

• Przebieg cen na tych rynkach można uznać za fraktal niedeterministyczny

Teoria techniczna (analiza techniczna):

• Techniki mające na celu prognozę przyszłych cen (kursów) na podstawie cen historycznych,

• Badanie zachowań rynku przy użyciu wykresów,

• Analiza trendów,

• Wyznaczenie momentów, kiedy warto jest dany walor wartościowy kupić, a kiedy sprzedać,

• Teoria Dowa (wszystkie czynniki, które wpływają na popyt i podaż na rynkach finansowych powinny znaleźć odzwierciedlenie w średniej), Teoria Elliota (fal – zachowania zbiorowości, w tym także inwestorów, są schematyczne), Teoria Ganna (dotychczasowe punkty wsparcia i oporu są obecnymi punktami wsparcia i oporu; po przebiciu punktu wsparcia staje się on punktem oporu i odwrotnie), teoria spiral

Złota liczba przejścia

2/1 3/2 5/3 8/5 13/8 21/13 34/21 55/34 89/55	2,000 1,5000 1,6667 1,6000 1,6250 1,6154 1,6176

Podejście fundamentalne:

• Techniki analizy rynku polegają na szacowaniu wartości danego waloru na podstawie czynników ekonomicznych (w skali makro i mikro), politycznych i społecznych,

• Na podstawie porównania wyceny waloru z ceną rynkową – przewiduje się dalszy rozwój wypadków i możliwą do uzyskania stopę zwrotu

Podejście behawioralne:

• Teorie dotyczące zachowań zbiorowości – poznanie specyfiki oddziaływania zbiorowości może być pomocne, np. w przewidywaniu punktów zwrotnych na rynkach finansowych, przewidywaniu kontynuacji trendów,

• Teoria perspektywy

• Krzywa wartości dla zysków i strat jest wypukła dla strat, a wklęsła dla zysków,

Krzywa wartości dla zysków i strat wg Kahnemana i Tversky’ego:

(wykres, Paulina)

• Ludzie wykazują skłonność do zawyżania małych prawdopodobieństw i zaniżania dużych

Najnowocześniejsze techniki prognostyczne:

• Techniki sztucznej inteligencji

• Sieci neuronowe

Techniki te mogą być wykorzystane do prognozowania krótkookresowych zmian kursów walutowych oraz tworzenia modeli transakcyjnych.

Wykład 05.04.2013r.

Modele rynku:

• Rynek efektywny- teorie zakładające niezależność cen lub zysków z aktywów finansowych od ich wcześniejszych notowań

• Rynek fraktalny- teorie zakładające zależność cen lub zysków z aktywów finansowych id ich wcześniejszych notowań

Jeżeli mamy do czynienia z efektywnością na rynku to nie możemy stosować analizy technicznej na podstawie danych historycznych.

Opis (założenia) rynku efektywnego:

• Na rynku działa nieskończona liczba uczestników

• Walory są niezwykle płynne

• ’horyzont inwestycyjny inwestorów jest jednakowy( liniowość inwestorów)

• Uczestnicy niezależnie od siebie wyceniają walory dążąc do maksymalizacji zysku

• Pojedynczy inwestor nie jest w stanie wpłynąć na cenę walorów

• informacje są ogłaszane niezależnie od siebie

• koszt zdobycia informacji jest zerowy

• inwestorzy otrzymują informacje w tym samym momencie’

• informacja jest dyskontowana automatycznie

• inwestorzy są zgodni w sprawie wpływu informacji na przyszłą wartość

Skutki, efekty założeń teorii rynku efektywnego:

• Ceny walorów w każdym momencie idealnie odzwierciedlają ich wartości

• ‘ceny walorów natychmiast reagują na wszelkie publiczne dostępne informacje w tym zarówno dane fundamentalne jak i historie cen

• Zmiany cen dokonują się pod wpływem bieżącej i nieoczekiwanej informacji, losowo

• Kolejne zmiany są od siebie niezależne

• Nie jest możliwe osiąganie zysków większych od przeciętnych

Wybrane aspekty modelowania rynków finansowych w warunkach rynku efektywnego

• Hipotezy szczegółowe rynku efektywnego:

• Hipoteza słaba (żadna informacja z grupy 1 nie jest w stanie wpłynąć)- Dotyczy sytuacji kiedy rynek kształtując ceny instrumentów finansowych ceni najbardziej informacje z przeszłości; jakkolwiek dane z grupy 1 informacji nie mają związku z przyszłymi stopami zwrotu i ich wykorzystanie nie może się przyczynić do osiągnięcia ponadprzeciętnych stóp zwrotu w długim terminie

• Hipoteza półsilna (2 grupa informacji)- faza rynku efektywnego w której dyskontowane są wszystkie informacje dostępne publicznie; jakkolwiek dane z grupy 2 nie mają związku z przyszłymi stopami zwrotu i ich wykorzystanie nie może przyczynić się do osiągania ponadprzeciętnych zysków w długim okresie.

• Hipoteza silna ( 3 grupa)-faza rynku efektywnego w której dyskontowane są wszystkie informacje dostępne publicznie jak i wszelkich informacji które mogą wpłynąć na ceny np. ogłoszenie strategii inwestycyjnej co oznacza że stosuje analizy fundamentalnej, technicznej jak i korzystanie z informacji poufnych (insi de trading) nie przynosi ponadprzeciętnych zysków w długim czasie.

Grupy informacji

• Dane historyczne:

• Wartości kursów

• Sekwencje wzrostów i soadkóe

• Uzyskiwane stopy zwrotów

• Wielkości obrotów

• Informacje o charakterze fundamentalnym

• Informacje dostępne publicznie

• Sprawozdania finansowe

• Analizy ekonomiczne

• Biezące rekomendacje

• Wiadomości o charakterze publicznych

• Dane makroekonomiczne

• Dane historyczne

• Wszystkie informacje

• Informacje dostępne publiczne

• Informacje poufne

Wpływ poziomu efektywności na rodzaj strategii:

• Jeżeli rynek nie cechuje się dostatecznym stopniem stopniem efektywności- to najlepsze efekty przyniesie zastosowanie analizy technicznej (badanie krótkoterminowych trendów) oraz innych metod opartych o dane historyczne w tym modeli ekonomicznych

• Jeżeli rynek jest efektywny w formie słabej nie mają racji bytu jakiekolwiek metody wykorzystujące dotychczasowe notowania w szczególności nie jest zasadne stosowanie analizy technicznej

• Jeżeli rynek jest efektywny w formie półsilnej to nie jest zasadne stosowanie analizy fundamentalnej ( bazującej na danych publicznych) ani tez analizy technicznej. Efektywnym narzędziem uzyskania wyniku lepszego od wyniku na rynku może być analiza portfelowa

• Jeżeli rynek jest efektywny w formie silnej żaden inwestor nie może osiągnąć zysków wyższych niż przeciętna na rynku

Sposoby weryfikacji prawdziwości poszczególnych hipotez:

HIPOTEZA SŁABA

• Testy statystyczne losowości zmian kursów (testy autokorelacji zmian kursów, testy serii)

• Testy tzw. strategii inwestycyjnej (strategia filtra)

• Metody oparte o analizę techniczną

HIPOTEZA PÓŁSILNA

• Sprawdzanie czy cena dostosowała się do nowej informacji przed, w czasie czy też po jej upublicznieniu

• Sprawdzanie czy inwestorzy podejmujący decyzję w pewnym czasie po upublicznieniu informacji osiągają ponadprzeciętne zyski

HIPOTEZA SILNA

• Weryfikacja ta polega na analizie stóp zwrotu z inwestycji grup inwestorów mających bezpośredni dostęp do informacji poufnych (przede wszystkim członkowie zarządów spółek giełdowych). Fakt osiągania przez nich ponadprzeciętnych zysków świadczy o braku efektywności rynku na tym poziomie.

Można powiedzieć że rynek jest efektywny na poziomie hipotezy silnej ponieważ nie ma funduszu inwestycyjnego który osiagałaby ponadprzeciętne zyski przed długi czas, nie jest liderem na rynku (a osoby zarządzające w takich funduszach dostęp do informacji mają)

Jeżeli rynek jest efektywny to wartość współczynnika korelacji indeksu wig 20 wynosiłaby 0.

Wykład

12.04.2013

Rynek efektywny kontra rynek fraktalny- 2 różne teorie względem kształtowania się cen na rynkach z wykorzystaniem danych historycznych

Rynek efektywny-> Niezależność cen, zależność losowa. Na tym rynku wykorzystuje się rachunek prawdopodobieństwa.

Rynek fraktalny (teoria fraktalna powiązana jest z teorią chaosu).

Krytykę teorii rynku efektywnego można przeprowadzić na 2 sposoby:

• Wykazanie, że wymienione założenia są możliwe do podważenia:

• Podważają że jeden inwestor może wpłynąć swoim działaniem na wysokość ceny

• Często informacje podawane przez rynek są od siebie zależne, zwłaszcza w sytuacji monopolu lub oligopolu; wtedy wszystkie ruchy są podawane wspólnie aby łatwiej rynkiem sterować

• Wszystkie informacje podawane są wszystkim w tym samym czasie-> założenie bardzo dyskusyjne; pomijając informacje poufne, zawodowi inwestorzy spełniają ten warunek. Jednak istnieją niezawodowi inwestorzy mogą otrzymywać informacje z pewnym opóźnieniem

• Nie istnieją żadne opłaty związane z prowadzeniem transakcji czy zdobywaniem informacji-> to nie tak że pozyskanie informacji nie wytwarza kosztów, bo korzystanie tylko z bezpłatnych źródeł wiąże się z ok. 15 minutowym opóźnieniem; tutaj także występuje komercja;

• Inwestorzy natychmiast wykorzystują zdobyta informację w swoich decyzjach inwestycyjnych-> NIEKONIECZNIE, bo w praktyce jest tak że informacje się kumulują, następuje punkt krytyczny który powoduje że decyzja zostaje podjęta i następuje zmiana ceny na rynku [ coś w stylu teorii chaosu] -> zmiana ceny nie jest liniowa.

• Wszyscy inwestorzy zgadzają się ze sobą co do wypływu pojawiających się informacji na przyszłą wartość akcji, a ich horyzont inwestycyjny jest jednakowy -> NIE, jeżeli patrzymy na fundusze inwestycyjne albo na inwestorów spekulantów. Każdy z nich korzysta z innych cech informacji. Dla jednego ważniejsze są te w długim horyzoncie czasowym dla drugiego te w krótkim.

• Podważenie skutków:

• Ceny walorów w każdym momencie idealnie odzwierciedlają ich wartość natychmiast i adekwatnie reagują na pojawiającą się informację a następnie nie zmieniają się aż do pojawienia nowej informacji-> czy cena waloru odzwierciedla wartość czy odzwierciedla nadzieje inwestorów co do przyszłego notowania? Zdecydowanie można podważyć, bo raczej skłaniamy się do tego drugiego.

• Nie jest możliwe stałe osiąganie zysków większych niż przeciętnych -> są podmioty które w dłuższym terminie osiągają zyski w długim okresie ponadprzeciętne oraz niższe niż przeciętne

• Kolejne zmiany ceny od siebie są niezależne -> jeżeli cena jest zależna od informacji a skoro informacje jednak SA zależne to i ceny od siebie będą zależne

Cechy obserwowane na rynkach finansowych krótko i długookresowych

• Rynki krótkookresowe

• Wykorzystywane są informacje i dane o częstotliwości wyższej niż miesięcznej

• Informacja zawarta w szeregach czasowych jest najważniejszą i niejednokrotnie jedyną informacją wykorzystaną do konstrukcji modelu

• Rybki długookresowe

• Niska częstotliwośc (roczna, kwartalna)

• Informacja w szeregach czasowych nie jest jedyną którą można wykorzystać przy tworzeniu modelu

Charakterystyka szergów czasowych reprezentowanych przez kursy instrumentów finansowych w aspekcie ich modelowania:

• Wysoka częstotliwośc obserwacji

• Różne ujęcia danych prezentowanych w szeregach czasowych:

• Kursy walorów r_t =  y_t

• Przyrosty kursów r_t =  y_t − ( y_t − 1)

• Tempo wzrostu kursów rt= (yt-yt-1)/yt-1 r_t =  (y_t −  y_t − 1)/y_t − 1

• Przyrost logarytmu kursu r_t =  (lny_t −  lny_t − 1)= ln(y_t/y_t − 1)

• Zjawisko tzw. grupowania wariancji- grupowanie wariancji to tendencja do seryjnego występowania wysokich i niskich wartości wariancji zmiennej objaśnianej w kolejnie następujących po soibie okresach

• Przyczyny:

• Nieregularny napływ informacji na rynek

• Efekt „grupowania kolejnych wartości obrotu giełdowego” dla danego instrumentu fin.

• Otoczenie makroekonomiczne w których funkcjonuje dana giełda

• Rozkłady temp wzrostu kursów instrumentów finansowych są leptokurtyczne

Wpływ natury precesów charakterystycznych dla rynków finansowych na cechy kursów

Napływ informacji na rynek odbywa się w sposób nieregularny	Zjawisko grupowania wariancji
W wielu segmentach rynku finansowego występują okresy zawieszonego obrotu odpowiednimni instrumentami finansowymi	Informacje w tych okresach akumulują się wolniej, w związku z czym wariancje stóp wzrostu są wyższe w dniach następujących po dniach wolnych proporcjonalnie do tempa akumulacji informacji
Zmienność kursów instrumentów finansowych zależy od przewidywalnych wydarzeń których prawdopodobieństwo wystąpienia jest relatywnie…
Sytuacja makroekonomiczna wpływa na rynki finansowe: Zmiany wskaźników makroekonomicznych mają zwykle natychmiastowy wpływ na rynku finansowym tendencje (np., tempa wzrostu) wskaźników makro np. PKB KURDE CO Z BABBA SZYBCIEJ	Wariancja kursów instrumentów finansowych zależy od sytuacji makroekonomicznej
Postępujące procesy globalizacji	Zjawisko silnej korelacji pomiędzy tempami wzrostu różnych instrumentów jak też i zmiennością indeksów reprezentujących oba segmenty

RYNEK FRAKTALNY

• Rynek składa się z dużej liczby uczestników o różnych horyzontach czasowych

• Informacja jest różnie interpretowana przez uczestników

• Czas reakcji różnych inwestorów na informacje ie jest jednakowy

• Rynek jest idealnie płynny, walory SA idealnie podzielne, każdą jednostkę można zaangażować

• Cechy odzwierciedlają wypadkową dążeń inwestorów

• Zależność historycznych cen i cen przyszłych

Podstawy koncepcji prognozowania wykorzystujących teorię fraktali:

• Fraktalem określa się obiekt którego części pozostają w pewnej relacji do całości

• Fraktal jest samopodobny- określona cześć struktury pożądana w powiększeniu wygląda niemal tak samo jak całość struktury z której została wyłoniona:

• Fraktale symetryczne- deterministyczne)- często powstają w wyniku procesów w których taki sam prosty algorytm działania powtarzany jest wielokrotnie z użyciem danych otrzymanych z poprzedniej powtórki NP. PŁATEK ŚNIEGU KOCHA

• Fraktale losowe (niedeterministyczne) – są wynikiem wybieranych losowo reguł generujących stosowanych w różnych skalach np. linia brzegowa, krajobraz górski, mapy wskaźnikowe powierzchni, narządy człowieka, układy naczyń krwionościch, rynki finansowe

Wnioski:

• Przebieg cen na rynkach finansowych można iznać za fraktal niedeterministycznych

Teoria chosu a rybki kapitałowre- e.p.peters <- książka na temat

WYKŁAD

19.04.2013r.

ANOMALNIE NA RYNKACH FINANSOWYCH (w odniesieniu do rynków efektywnych)

-> zjawiska które nie potwierdzają zasady określonych teorii czy modeli.

Rodzaje:

• Anomalie, w których zwraca się szczególną uwagę na brak równowagi rynkowej:

• Premie za inwestycje w aktywa ryzykowne- polega na osiąganiu wysokich stóp zwrotu z inwestycji w akcje (aktywa ryzykowne), w porównaniu z obligacjami;

• Nadmierna zmienność kursów- w długim okresie wariancja kursów giełdowych powinna być wytłumaczalna zmiennością poziomu dywidend. Prowadzone badania dowodzą natomiast, że zmienność obserwowana na giełdzie wielokrotnie przewyższa zmienność wartości bieżącej oczekiwanych dywidend;

• Zbyt wysokie obroty giełdowe- wolumen transakcji obserwowany na rynkach światowych okazał się zdecydowanie wyższy niż ich poziom wynikający z założeń teorii efektywności. Prowadzone badania wskazują że wolumen transakcji obserwowany na rynkach finansowych okazuje się zbyt wysoki w porównaniu z jego poziomem wynikającym z konieczności równoważenia portfela, względów podatkowych, potrzeby płynności, hedgingu itp.;

• Paradoks związany z wyceną funduszy- problem związany jest z wyceną funduszy zamkniętych.. Zwykłe jednostki nowoutworzonych funduszy odbiegają od ich wartości aktywów netto. W momencie tworzenia funduszu jednostki wyceniane z są z premią, natomiast w trakcie działania jednostki funduszu wykazują dyskonto w stosunku do wartości aktywów. Rozbieżność między kursem funduszu a jego wartością charakteryzuje się znacznymi wahaniami w trakcie jego istnienia, natomiast zanika w momencie jego likwidacji;

• Anomalie w ramach których na pierwszy plan wysuwa się nieprzypadkowa możliwość osiągnięcia ponadprzeciętnych wyników lub wyników poniżej przeciętnej rynkowej,

• Efekt przegrani- zwycięzcy -> strategia przeciwstawnego inwestowania, polega na kupowaniu walorów, które w ostatnim okresie najwięcej straciły na wartości, a sprzedawaniu tych, które najwięcej zyskały. Badania dowiodły, że regularna przebudowa portfela z zachowaniem opisanego efektu, zapewniała stopę zwrotu wyższa od punktu odniesienia. Opisywany efekt dawał pozytywne rezultaty szczególnie w odniesieniu do dłuższych horyzontów czasowych i małych spółek; ujemna autokorelacja- średni i długi termin;

• Strategia momentum- polega na nabywaniu walorów które w ostatnim okresie gwałtownie zyskały na wartości i sprzedawaniu tych które gwałtownie straciły; dodatnia korelacja;

• Dodatnie krótkoterminowe autokorelacje między stopami zwrotu w krótkich terminach i ujemne średnioterminowe autokorelacje-

• Efekt wielkości firmy- polega na występowaniu istotnej statystycznie dodatkowej tzn. wyższej niż przewiduje to CAPM stopy zwrotu dla akcji spółek o mniejszej kapitalizacji lub spółek o niskiej cenie nominalnej. Efekt ten został zaobserwowany na przestrzeni kilkudziesięciu lat XX wieku;

• Tzw. zagadka dywidend- preferencje inwestorów wskazują na wyższość dywidend nad zyskami kapitałowymi. Wykazano, że spółki które zaczynają płacić dywidendy pozwalają osiągać inwestorom ponadprzeciętne zyski w kolejnych okresach po ogłoszeniu informacji natomiast ceny akcji spółek które zaprzestają płacenia dywidend w takiej samej perspektywie czasowej zachowują się znacznie słabiej od stóp odniesienia;

• Anomalie czasowe- związane z kalendarzem

• Efekty godzinowe

• Dodatnie stopy zwrotu w pierwszych 45 minutach obrotu we wszystkie dni z wyjątkiej poniedziałków

• Wzrost stóp zwrotu między godizną 12.30-13.30 i spedek cen po lunchu

• Wzrost cen w ostatniej godzinie notowań

• Ponadprzeciętną szybkość zmian cen w czasie pierwszych 30 minut sesji

• Efekty dni tygodnia

• Sprowadzają się głównie do niższych cen…

• Efekty miesięczne:

• Efekt stycznie- w wielu krajach stopy zwrotu w styczniu SA statystycznie znacznie wyższe niż w innych miesiącach

• Efekt kwietnia- w WB odnotowano efekt wzrostu małych firm w kwietniu lub maju

• Skłonność rynku do spadku z październiku

• Efekty roczne:

• Ceny pojedynczych walorów z portfela które przynoszą niższe stopy zwrotu w jednym roku dają wyższe stopy w roku następnym i odwrotnie

• Inne efekty sezonowo:

• Wyższe stopy zwrotu w określonej połowie miesiąca

• Klątwa trzeciego tygodnia

Próby wyjaśnienia anomalii przez zwolenników i przeciwników:.

Zwolennicy rynku efektywnego	Podejście behawioralne
Różnice pomiędzy ceną funduszu a wartością aktywów netto
Kosztami zarządzania funduszem, zobowiązaniami podatkowymi, niską płynnością posiadanych aktywów	Nastrojami indywidualnych inwestorów którzy kierują się nastrojami zmianami własnych oczekiwań co do przyszłe rentowności funduszu
Przegrani- zwycięzcy
Zmiana współczynnika zmienności dla danych walorów i kierunkiem zmienności	Nieracjonalne działania inwestorów nieprofesjonalnych którzy popadają w pewne schematy
Nadmierna zmienność kursu
Może być wywołana przeszacowaniem ceny walorów w stosunku do ich wartości, co z kolei wynika z błędnego założenia inwestorów co do wzrostu dywidend wypłacanych przez spółkę	Inwestorzy przeceniając dostępne im prywatne informacje poprzez swój nadmierny nieuzasadniony entuzjazm zwiększają zmienność cen
Stopa wyższa niż przeciętna
Odpowiedź na zmieniający się w czasie poziom ryzyka spółek	Przywiązanie zbyt dużej uwagi do historycznych wyników spółek (analiza techniczna)
Efekt stycznia
Efekt rozliczeń podatkowych	Konieczność przedstawienia przez zarządzających funduszami inwestycyjnymi stanu portfela na koniec roku

Wykład

10.05.2013

TEORIE BEHAWIORALNE.

-wykorzystanie nauki z dziedziny psychologii na rynkach finansowych.

-decyzje pokonywane pod wpływem emocji, a nie pod wypływem faktów.

Skłonności behawioralne (inklinacje)

• Poznawcze – źle interpretuje się zjawiska występujące na rynkach finansowych.

• Nadmierna pewność siebie – nie jest cechą charakterystyczną konkretnych inwestorów, jest to skłonność nabyta, która się wzmacnia lub osłabia . Obecna podczas ożywienia finansowego. Efektem jest większa rotacja na rachunkach bankowych oraz stan i zmiana jakościowa portfela inwestycyjnego ( inwestorzy pewni siebie inwestują w ryzykowne instrumenty). Inwestorzy tracą czujność, podejmują decyzję pod wpływem emocji.

ILUZJA WIEDZY (KONTROLI) inwestorom wydaje się, że posiadają wiedzę, posiadają oni tylko informację. Wydaje im się, że skoro kilka razy im się udało to panują oni już nad rynkiem.

• Nadreaktywność – nadmierne reakcje na informacje. Pojawiają się w krótkich okresach czasu, powiązane z sytuacją na rynku (w trendzie wzrostowym).

• Subreaktywność – reakcja na informację jest zbyt słaba. Ma miejsce, jeżeli np. już wcześniej spekuluje się na temat wyników finansowych, a później pojawia się informacja, która nie spełnia oczekiwanych wymogów.

• Efekt myślenia wstecznego – inwestor posiadając informacje na temat sytuacji z przeszłości, stają się głównym źródłem wiedzy, stawiając na nie, zakładając że powtórzą się w przyszłości – nie biorąc pod uwagę tego, co dzieje się dziś na rynku.

• Ujemny i dodatni efekt świeżości – DODATNI – inwestor zakłada, że trend na rynku będzie kontynuowany; UJEMNY – inwestor, nie przeprowadzając analiz zakłada, że trend się zmieni.

• Dysonans poznawczy – pojawia się ból emocjonalny, jest to sprzeczność między założeniami przed wstąpieniem w inwestycję, a realnymi wynikami. Próbuje się wyeliminować skutki swoich błędów, w sposób nierozsądny – tłumacząc samego siebie a nie patrząc na prawdziwe powody.

• Pułapka reprezentatywności

• Pułapka potwierdzenia – częsta przypadłość inwestorów. Jeżeli inwestor dokona decyzję, to podchodzi do rynku w sposób selektywny. Wyłapuje takie informacje, które utwierdzają go w słuszności swojej decyzji. Ignoruje on informacje, które mogłyby się okazać słuszne. Należy umieć spojrzeć na informacje w sposób obiektywny.

• Upraszczanie rzeczywistości – tworzono różnego rodzaju modele, schematy, które wykorzystujemy. Nie są poszukiwane nowe rozwiązania.

• Sentymentalizm

• Optymizm – pojawia się w warunkach ożywienia i szczytu na rynkach finansowych

• Nadzieja

• Motywacyjne – chęć maksymalizacji efektów finansowych i strach.

• Efekt predyspozycji – inwestor stara się unikać powodów do wstydu i szuka powodów do dumy. Inwestorzy zachowują się w specyficzny sposób – jeżeli akcje zwyżkują, to zbyt wcześniej zamykają pozycje przynoszącą zyski, a zbyt długo przetrzymują pozycje, które przynoszą stratę.

• Księgowanie mentalne – tworzymy konta mentalne w swoim umyśle. Gromadzenia funduszy na pewny cel, a z drugiej strony zaciąganie kredytu. (nieracjonalne zachowanie). Inna sytuacja – rozgraniczenie zysku na dywidendy i na zysk ze sprzedaży.

• Efekt utopionych kosztów – inwestorzy nie podejmują kolejnych decyzji inwestycyjnych ponieważ, cały czas mają w pamięci poniesione koszty.

• Krótkowzroczne unikanie strat – inwestorzy o długim horyzoncie czasowym – jeżeli zbyt często analizą to co dzieje się na rynkach finansowych, podejmują decyzje pod wpływem emocji a nie według założeń inwestycyjnych.

• Efekt status quo – rzeczy, które są w posiadaniu inwestora są bardziej cenne – wycenia go wyżej, niż jest warty na rynku. Dodatkowo szuka informacji, które utwierdzają go w tej decyzji, przeceniając swój walor.

• Efekt na koszt firmy (kasyna) – inwestorzy podejmują nieracjonalne decyzje, ponieważ w ostatnim, krótki czasie zarobili duże pieniądze. Nie przyzwyczajając się do nowo posiadanych środków, inwestują je w nieefektywne walory.

• Efekt ukąszenia węża – inwestor odniósł straty, inwestor obraża się na rynek i odchodzi z rynków finansowych.

• Efekt wychodzenia na swoje – inwestor odniósł straty. Inwestor zakłada, że jak stracił to musi zarobić. Inwestor pozostaje na rynku, ale inwestuje nieracjonalnie

• Odczucia niepowiązane – dobry nastrój, ładna pogoda.