Futures contracts as a basis for comprehensive technical analysis and economic and mathematical modeling of the grain market
Abstract
Importance: аgriculture is a high-risk industry. Managing this type of risk is therefore a crucial task for agricultural producers. Derivative financial instruments such as grain futures have been used as a tool for analysis and forecasting. Quotations from futures contracts serve as a reliable indicator in times of high market volatility. Purpose: to conduct a comprehensive study of the most effective mathematical and economic tools and techniques used in the derivatives market, and to investigate how these methods can be applied to predict price movements, generate profits, and mitigate losses in a competitive economic environment. Research design: the study analyzes grain futures contracts as a basis for constructing economic and mathematical models for financial risk assessment. The focus of the research is on grain futures traded on the Moscow Exchange, with a forecast horizon covering the period from April 2021 to May 2024, with daily sampling intervals. Results: а new tool based on fractal analysis has been developed, which addresses the challenge of forecasting in the grain derivatives market and enhances the quality and precision of risk identification, assessment, monitoring, and management for agricultural producers. This tool provides a more accurate and reliable basis for making informed decisions. The dynamics of the fractal dimension in financial series, in relation to the wheat price trend, is described. It has been determined that a relative change in the fractal dimension exceeding 10% over an annual period indicates an approaching crisis in the price index. A key property of the fractality has been identified: the more stable and longer a trend, the less stable the fractal value will be, and conversely, this characteristic can serve as a reliable indicator of the current state of financial time series. Based on the constructed model, it should be assumed that the trend-resistant nature of the price policy of wheat futures in the future. In combination with classical regression analysis methods, a slight decrease in pricing policy is expected, but sharp drops and price spikes are not expected
Downloads
References
2. Дубовиков М.М., Старченко Н.В. Эконофизика и фрактальный анализ финансовых временных рядов // Успехи физических наук, 2011, no. 7 (181), с. 779-786.
3. Лопухин А.М. Методы нейросетевого и фрактального компьютерного моделирования для анализа и прогноза динамики показателей производных финансовых инструментов на зерновом рынке // Вопросы отраслевой экономики, 2023, no. 4 (4), с. 56-63.
4. Мандельброт Б., Хадсон Р.Л. (Не)послушные рынки: фрактальная революция в финансах. Москва, Издательский дом «Вильямс», 2006. 408 с.
5. Маршалл Д.Ф., Бансал В.К. Финансовая инженерия: полное руководство по финансовым нововведениям. Москва, 1998. 784 с.
6. Медынская М.К. Теория нечетких множеств. Понятие нечеткого множества // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям, 2015, т. 1, с. 46-48.
7. Первадчук В.П., Кривоносова Е.К. Применение инструмента мультифрактального анализа к прогнозированию кризисных ситуаций в экономических системах // Наука и бизнес: пути развития, 2015, no. 2 (44), с. 57-60.
8. Погорелый М.Ю. Обоснование целесообразности применения трендовой модели в процессе исследования ценовых флуктуаций // Научные ведомости. Серия История. Политология. Экономика. Информатика, 2013, no. 15 (158), с. 79-87.
9. Семилютина Н.Г. Российский рынок финансовых услуг (формирование правовой модели). Москва, Волтерс Клувер, 2005. 315 с.
10. Соболева А.А. Состояние и перспективы развития рынка жилищного строительства РФ // Перспективы развития строительного комплекса и жилищно-коммунального хозяйства Донецкой Народной Республики: сборник тезисов докладов IV Республиканского научно-практического круглого стола (с международным участием), 24 марта 2023 г., г. Макеевка / ФГБОУ ВО «ДОННАСА». Макеевка: ДОННАСА, 2023, с. 32-35.
11. Фабоцци Ф. Управление инвестициями: пер. с англ. / Ф.Д. Фабоцци. Москва, Инфра-М, 2000. 932 с.
12. Hull J.C. Options, Futures, and other Derivatives, global edition. Pearson education limited, 2021. 880 p.
13. Novak O., Osadcha T., Petruk O. Concept and Classification of Derivative Financial Instruments as a Methodological Precision on their Regulation in the Financial Services Market // Baltic Journal of Economic Studies, 2019, no. 3 (5), pp. 135-144.
14. Nwaobi G. The Economics of Financial Derivative Instruments. Munich, University Library of Munich, 2008. 74 p.
15. Peters E. Fractal Market Analysis: Applying Chaos Theory to Investment and Economics. New York, John Wiley & Sons, 1994. 315p.
