|
До настоящего момента мы разрабатывали критерии, базируясь на вероятностных сценариях реализации будущих цен базовых активов. При этом в качестве основного источника информации о будущем использовалась совокупность прошлых событий. Применяя такой подход, можно разными способами получить функцию плотности вероятности для распределения цены на желаемый момент времени в будущем. Два замечательных примера представляют собой плотности логнормального и эмпирического распределений, полученные описанными выше способами. Но даже в этих случаях за кадром остаются весьма существенные детали. В частности, параметры логнормального распределения – среднее и дисперсия – берутся из специальных предположений о нейтральности и представлений о волатильности. Вид эмпирического распределения также определяется выбранным алгоритмом его генерации. Важно отметить одно общее свойство: хотя и в том, и в другом случае мы получаем варианты прогноза в удобной для анализа форме, они не устраняют сомнений в точности прогноза для конкретной ситуации.
Критерии, рассматриваемые в данном разделе, базируются на принципиально другом подходе. Как следует из названия, построение таких критериев предполагает привлечение специалистов. Профессиональные суждения экспертов должны соответствовать двум основным требованиям. Во-первых, они должны основываться не на прошлых ценовых движениях, а исключительно на фундаментальных или новостных характеристиках базового актива (в противном случае мы получим не экспертное распределение, а некую суррогатную форму эмпирического или подобного ему распределения). Во-вторых, они должны иметь определенное числовое выражение. Последнее означает, что эксперту необходимо не только указать направление движения цены, но и обозначить наиболее вероятный диапазон будущих цен, а также определить диапазоны с меньшей вероятностью реализации. По существу это возвращает нас к необходимости создания все тех же функций плотности вероятности, с той разницей, что вероятность реализации каждого возможного значения цены будет рассчитываться на основе экспертных оценок, а не прошлых событий.
Формирование экспертного прогноза в виде функции плотности вероятности является чрезвычайно сложной задачей. Однако ее решение становится возможным, если снабдить специалиста соответствующим инструментарием – интерактивным построителем вероятностных сценариев. Построитель сценариев представляет собой программный продукт, состоящий из нескольких обязательных модулей. Первый, основной модуль – это набор математических конструкций для расчета разных видов распределений по выбранным значениям параметров. Второй модуль отвечает за объединение множества отдельных распределений в единую комбинированную функцию плотности вероятности. Третий же модуль является аппаратом расчета критериев на базе комбинированной функции плотности. Применение такой программы сводит задачу эксперта к последовательной реализации следующих основных этапов:
1) используя в качестве базиса набор готовых стандартизированных распределений, выбрать наиболее подходящие для построения комбинированной функции плотности;
2) присвоить значения параметрам каждого из выбранных распределений;
3) определить совокупность критериев, способных наиболее адекватно отразить прогноз будущих событий, и рассчитать их значения на основе итоговой функции плотности.
Основными и обязательными элементами первого модуля являются равномерное распределение, логнормальное, эмпирическое, симметричное эмпирическое, экспоненциальное и распределение с «тяжелыми хвостами». Возможно включение и других видов распределений. Однако, как показала практика, указанных основных элементов вполне достаточно, чтобы смоделировать практически любой сложный прогноз. Все распределения, в числе прочих параметров, обладают двумя общими особенностями. Они характеризуются положением относительно оси цен и размахом. Положение – это координата наиболее характерной точки распределения, например точки, в которой функция плотности достигает максимального значения (в статистике для ее обозначения применяется термин «мода»). Для расчета неэкспертных критериев положение часто принимают равным текущей цене базового актива. Однако в случае экспертного прогноза это не обязательно, ибо именно этот параметр в наибольшей мере отражает мнение специалиста о будущем движении цены. Аналогично, размах не обязательно совпадает со среднеквадратичным отклонением. Эти параметры распределений – положение и размах – должны быть понятными эксперту для того, чтобы он мог ими манипулировать, подбирая наилучшие с его точки зрения значения. В программе построителя вероятностных сценариев изменение этих параметров должно производиться либо простым перемещением мышью объектов на экране с изображением распределения, либо введением соответствующих числовых значений.
|
