Разработка модели прогнозирования рынка производных финансовых инструментов в аграрном секторе региональной экономики с применением фрактального подхода

  • Максим Олегович Гладких Воронежский государственный университет
  • Арсений Максимович Лопухин Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина
Ключевые слова: рынок зерна, зерновой фьючерс, эконометрическое прогнозирование, математические и технические инструменты

Аннотация

Предмет: сельское хозяйство относится к высокорисковым отраслям. Очевидно, что управление этим видом риска является одной из важнейших задач сельскохозяйственного товаропроизводителя. В качестве инструмента анализа и прогноза выступили производные финансовые инструменты – фьючерсы на зерно. Эффективным индикатором в условиях высокой степени волатильности различных рынков выступают котировки фьючерсных контрактов. Цель: разработать эффективные математико-экономические методы для прогнозирования динамики цен, получения прибыли и предотвращения потерь на рынке производных финансовых инструментов в условиях конкурентной экономики. Дизайн исследования: анализируются зерновые фьючерсы как основа для экономико-математического моделирования финансового риска. В качестве объекта выбран зерновой фьючерс, торгуемый на Московской бирже. Горизонт анализа и прогнозирования – временной период с апреля 2021 года по май 2024 года с дневным шагом дискретизации. На основе фрактального анализа рассматривается новое инструментальное средство, позволяющее решать задачу прогнозирования на зерновом рынке производных финансовых инструментов и обеспечивающее повышение качества и точности идентификации и оценки, мониторинга и коррекции рисков с целью принятия верных управленческих решений сельскохозяйственными товаропроизводителями. Результаты: детально описана динамика фрактальной размерности финансового ряда, которая соотнесена с трендом ценового индекса на пшеницу. Установлено, что относительное изменение фрактальной размерности более чем на 10% в течение годового периода характеризует приближающийся кризис на ценовой индекс. Выявлено ключевое свойство фрактальности – чем стабильнее и продолжительнее тренд, тем неустойчивее будет значение фрактальности, и наоборот, – позволяет использовать его в качестве достаточно надежного индикатора, характеризующего текущее состояние финансового временного ряда. На основе построенной модели следует предположить о трендоустойчивом характере ценовой политики фьючерса на пшеницу в будущем. В сочетании с классическими методами регрессионного анализа предполагается небольшое снижение ценовой политики, однако резких падений и скачков цены не ожидается.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Биографии авторов

Максим Олегович Гладких, Воронежский государственный университет

канд. экон. наук, доц.

Арсений Максимович Лопухин, Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина

асп.

Литература

1. Архипова Н.В. Анализ инвестиционных вложений в экологию регионов / Н.В. Архипова, А.Г. Печникова // Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, финансы и управление производством, 2022, no. 2 (52), с. 75-81.
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.
Опубликован
2024-11-15
Как цитировать
Гладких, М. О., & Лопухин, А. М. (2024). Разработка модели прогнозирования рынка производных финансовых инструментов в аграрном секторе региональной экономики с применением фрактального подхода. Современная экономика: проблемы и решения, 10, 25-39. https://doi.org/10.17308/meps/2078-9017/2024/10/25-39
Раздел
Региональная экономика