Статистический анализ рынка паевых инвестиционных фондов России

brief description

Год:

2011

Автор научной работы:

Лукашин, Иван Юрьевич

Ученая cтепень:

кандидат экономических наук

Место защиты диссертации:

Москва

Код cпециальности ВАК:

08.00.12

Специальность:

Бухгалтерский учет, статистика

Количество cтраниц:

159

Оглавление диссертациикандидат экономических наук Лукашин, Иван Юрьевич

Введение.
Глава 1. Рынокпаевыхинвестиционных фондов как объект статистического исследования.
1.1. Виды паевыхинвестиционныхфондов.
1.2. Принципы функционированияПИФов.
1.3.Анализразвития рынка ПИФов вРоссии.
Глава 2.Статистическийанализ доходностей, объёмов и рисков нафондовомрынке и рынке паевых инвестиционныхфондов.
2.1. Сопоставление российскогорынкаПИФов с аналогичными рынками других стран.
2.2. Статистический анализфондовогорынка как объекта инвестиций
ПИФов.
2.3. Статистические методы оценки рыночных рисков.
Глава 3. Статистический анализ результатов управленияпаевымиинвестиционными фондами.
3.1. Анализ корреляционных и регрессионных связей на рынке ПИФов
3.2.Ранжированиероссийских ПИФов и исследование стабильности рангов.
3.3. Кластерный анализ открытых паевых инвестиционных фондов.
3.4. Оптимизация структурыпортфеляоткрытых ПИФов.

Введение диссертации (часть автореферата)На тему "Статистический анализ рынка паевых инвестиционных фондов России"

Актуальность темы исследования.Паевыеинвестиционные фонды (ПИФы) как часть финансовой системы несут важную экономическую функцию - они позволяют коллективноинвестироватьсредства в инструменты фондового рынка, получатьприбыльна объединенные в фондыактивыи распределять её междуинвесторамипропорционально количеству паев. ПИФы позволяют аккумулировать в экономике средства большого числаинвесторов, не располагающих значительными ресурсами. Профессиональное управлениеденежнымисредствами пайщиков, доступность, диверсификация инвестиционных рисков, прозрачнаяинфраструктураПИФов, жесткий контроль за деятельностью со стороны государства, высокаяликвидностьпая у открытых фондов и другиепреимуществаПИФов обеспечивают их привлекательность для инвесторов.
Формирование рынкапаевыхинвестиционных фондов в Российской Федерации берет начало в 1996 году и продолжается в настоящее время. Статистический анализ рынкаПИФовпредставляет научный и практический интерес для управляющих компаний, частных инвесторов, оценивающих эффективностьвложений, и регулирующих органов, в частности, Федеральной службы по финансовым рынкам.
Для выявления потенциала развития рынка ПИФов, выработкиуправленческихрешений необходимо проведение статистического исследования его функционирования с учётом норм правового регулирования и принципов управленияПИФами. Актуальность темы диссертационной работы обусловлена потребностью в разработке методики комплексного статистического анализа современного состояния рынка ПИФов и его стрессоустойчивости ккризиснымявлениям в экономике. Значительный интерес представляет статистическая оценка эффективностиинвестицийв ПИФы, сравнение инвестиционных рисков, анализконкурентоспособностиПИФов на рынке в различные временные периоды и выявление особенностей этого рынка в условияхмировогофинансового кризиса.
Необходимость комплексного статистического исследования эффективности рынка ПИФов в России определяет актуальность, научную и практическую значимость темы диссертационного исследования.
Степень разработанности проблемы. Основой исследования послужили работы ведущих отечественных и зарубежных ученых в области анализа управления ПИФами, а также в области статистических иэконометрическихметодов исследования.
Механизмы функционирования и перспективы развития ПИФов исследовались такими авторами, как: О.В. Валиева [22], К.С.Катаев[49], М.Г. Натурина [88], И.М.Пейко[102], М.Л. Ранчинский [107]. Проблемы управления ПИФами нашли отражение в научных разработках Е.А. Брюзгина [18], М.Б.Зельцера[34], B.C. Каночкиной [42], вопросы совершенствования организационно-экономического механизма их функционирования представлены в работах A.B. Маргевича [69]. Развитие методов коллективногоинвестированияи оценка эффективности инвестиций с учётом риска в современной экономике Российской Федерации представлены в работах К.Л. Гаспаряна [23], A.A.Шостко[129], В.В. Черкасского [124]. Формированиепортфеляинвесторов ПИФов исследовано в научных публикациях И.В. Казённых [41], Л.Д.Панкратовой[101]. Возможности использования ПИФов в системе инвестированиясбереженийфизических лиц рассмотрены в научных работах Е.И. Мельниковой [71]. Статистический анализ деятельности ПИФов проводился в научных работах И.В. Лилеева [54, 55].
Особый вклад в изучение рынка паевых инвестиционных фондов внесли А.Е. Абрамов [1, 2, 3], В.Д.Миловидов[73], М. Капитан, Д. Барановский [46]. А.Е. Абрамов в своих работах даёт классификацию ПИФов, описываеторганизационнуюструктуру инвестиционных фондов, рассматривает порядок выдачи, обмена ипогашенияценных бумаг инвестиционных фондов, изучает объекты инвестирования и проблемыдиверсификациипортфелей. М. Капитан и Д. Барановский рассматривают устройство рынка ПИФов и риски, возникающие приинвестированиив ПИФ, а также дают рекомендации по процессу отбора фондов и правилам инвестирования в фонды на растущем и падающем рынкеакций. Дж. Аппель в своей книге [11] изучает факторы выбора потенциально наиболее успешных ПИФов и вопросы создания и измерениядоходностисбалансированных диверсифицированных инвестиционных портфелей.
Методология статистического анализа и прогнозирования экономических и финансовых показателей заложена в трудах российских ученых Т.Н. Агаповой [4], С.А.Айвазяна[6, 7], Т.А. Дубровой [31, 32], И.И.Елисеевой[36, 37], М.Р. Ефимовой [38], М.В.Карманова[47], В.Г. Минашкина [74, 75, 76], B.C.Мхитаряна[80, 81, 82, 82, 84, 85, 86], Б.Т.Рябушкина[110], H.A. Садовниковой [111, 112], A.A.Френкеля[121, 122, 123], Е.М.Четыркина[125, 126], а также зарубежных ученых: У.Шарпа[127], Дж. Бокса [133], Т. Боллерслева [132].
Анализ научных публикаций свидетельствует о недостаточном внимании к статистическим исследованиям динамики развития рынка паевых инвестиционных фондов, особенно во время и после выхода изкризиса. Всё это обусловило выбор темы диссертационной работы.
Цель и задачи диссертационного исследования. Целью диссертационного исследования является разработка методики комплексного статистического анализа рынка ПИФов в России.
Для достижения цели диссертационного исследования были поставлены и решены следующие задачи:
• определить особенности рынка ПИФов в России как объекта статистического исследования с учётом организационно-правовых аспектов их функционирования;
• провести сопоставление российского рынка ПИФов с рынками взаимных фондов других стран мира; 5
• разработать методику статистического анализа величины и вероятности потерьинвесторана рынке ПИФов;
• исследовать зависимость доходности инвестиционных паёв от доходности российскогофондовогорынка в целом;
• провестиранжированиеПИФов России по ихпривлекательностидля инвестора и классификацию в разрезе показателей доходности и риска её падения;
• разработать методику построения и статистического анализа портфеля изпаевПИФов, оценки стабильности его оптимальной структуры, а также выработать рекомендации для инвестора.
Объектом исследования является рынок паевых инвестиционных фондов Российской Федерации.
Предметом исследования является совокупность статистических показателей, характеризующих состояние и развитие рынка ПИФов в Российской Федерации.
Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых в области статистики,эконометрики, анализа временных рядов и прогнозирования, финансовой математики, компьютерной обработки данных. При решении поставленных в диссертационном исследовании задач использовались методы корреляционного, регрессионного и кластерного анализов, методы оптимизации инвестиционныхпортфелей, методы анализа временных рядов, а также табличные и графические методы визуализации результатов исследования.
Информационную базу исследования составляют статистические данные группы СЬопс^ о стоимости инвестиционных паев ичистыхактивов
ПИФов [143], Московскоймежбанковскойвалютной биржи о стоимости акций и индексаММВБ, курсах валют [145], Национальнойвалютнойассоциации о процентных ставках [146], данныеЕвростата[151], Института инвестиционных компаний [154], Европейской ассоциации управления 6активамии фондами [150], Бюро экономического анализа ДепартаментакоммерцииСША [144], Администрации по информации обэнергетикеСША [152], Федеральной службы государственной статистики [155], а также действующие законодательные и нормативно-правовые акты, регулирующие функционирование рынка ПИФов, данные периодических изданий и сети Internet по исследуемой тематике. Обработка информации проводилась с использованием пакетов программ «Microsoft Excel», «Matlab», «R», «SPSS», «Statistica».
Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке методики комплексного статистического анализа состояния основных показателей российского рынка ПИФов, позволяющей выявлять уровень доходности и рисков при инвестировании вПИФтой или иной категории, ранжироватьПИФы, определять оптимальную структуру портфеля ПИФов.
В результате проведенного исследования сформулированы и обоснованы следующие положения, обладающие элементами научной новизны и выносимые на защиту:
• проанализировано влияние последствий мирового финансового кризиса на российский рынок ПИФов ифондовыйрынок как объект инвестированияактивовПИФов;
• получена статистическая оценка объёмов российского рынка ПИФов в сравнении с рынками взаимных фондов других стран;
• разработана методика статистического анализа величины и вероятности потерь инвестора, дана сравнительная характеристика различных статистических методов оценки инвестиционных рисков;
• проведена классификация и ранжирование российских ПИФов по их привлекательности для инвестора в разрезе показателей доходности и риска падения доходности паев;
• предложены и апробированы методические подходы к построению и статистическому анализу инвестиционных портфелей из паев ПИФов, 7 к оценке устойчивости состава и структуры оптимального портфеля в различные периоды времени.
Исследование выполнено в рамках Паспорта отрасли «Экономические науки», специальности по кодуВАКМинобрнауки России - 08.00.12 -«Бухгалтерскийучёт, статистика» в соответствии с пунктами:
4.11. Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономическойконъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов.
4.15. Методы измерения финансовых истраховыхрисков, оценки бизнес-рисков, принятия решений в условияхнеопределенностии риска, методология финансово-экономических иактуарныхрасчетов.
Практическая значимость. Разработанные в диссертационной работе методики, выводы и результаты проведенного анализа являются вкладом в теорию и практику функционирования рынка ПИФов и могут быть использованы управляющими компаниями и потенциальными инвесторами для принятия инвестиционных решений, а также Федеральной службой по финансовым рынкам и Федеральной службой государственной статистики для совершенствования статистического наблюдения за состоянием рынка.
Реализованныев диссертации методические подходы используются в Центре по управлению рискамиЗАОАКБ «Национальный Клиринговый Центр», что подтверждено справкой о внедрении.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы были представлены и получили одобрение на всероссийских научных конференциях молодых ученых, аспирантов и студентов: «Прикладные аспекты статистики и эконометрики» (Москва, 2005 г., 2006 г.), на межвузовской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Современные проблемы экономики, статистики и финансов: теория и практика» (Москва, 2008 г.) и Ш-й международной 8 научно-практической конференции «Инновационноеразвитие российской экономики» (Москва, 2010 г.) и используются в учебном процессе Московского государственного университета экономики, статистики и информатики для студентов, обучающихся по специальности «Статистика» и слушателей магистратуры по направлению «Экономика» в курсе «Финансовая математика».
Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 12 работ общим объемом 4,3 (авторских 3,9) п.л., в том числе три статьи в научных журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки России, общим объёмом 1,8 п.л., а также статья (в соавторстве) в журнале «Management Research News» издательства Emerald Group Publishing Limited.
Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений, содержащих результаты компьютерной обработки исходных статистических данных.

bibliography

Заключение диссертациипо теме "Бухгалтерский учет, статистика", Лукашин, Иван Юрьевич

Основные результаты корреляционного анализатеснотывзаимосвязей темпов прироста числапаевразличных категорий ПИФов.
И в табл. 3.3 мы видим, что сильных связей междутемпамиприроста числа инвестиционных паев различных категорийПИФовпрактически нет.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
На основе проведённого диссертационного исследования можно сделать следующие выводы:
1) Дана классификацияпаевыхинвестиционных фондов, рассмотрены принципы и правовые нормы их функционирования. Рассмотрены ограничения, накладываемые на структуруинвестицийразличных категорий паевых фондов. Рассмотрены назначение и основные функции организаций, так или иначе связанных с управлением иобслуживаниемПИФов в России.
2) Был проведён анализ динамикидолговСША и ряда европейских стран в сравнении с динамикойВВП. В последние годы федеральныйдолгСША растёт с большей скоростью по сравнению с ВВП, и это не может не вызывать опасения по поводу второй волнымировогофинансового кризиса в среднесрочной перспективе. Во Франции, Великобритании и Германиидолгитакже стали расти быстрее, чем ВВП.
3) Выполнено сопоставление российского рынка ПИФов с аналогичными рынками других стран. Подавляющую долю мирового рынка паевых фондов почистымактивам занимают США - 49%. У России - небольшой объём стоимостичистыхактивов (СЧА) — меньшепроцента. Неразвитость в настоящий момент российского рынка паевых инвестиционных фондов частично объясняется тем, что в России рынок ПИФов зародился гораздо позже, чем на Западе. В Европе наиболее значительные доли рынка паевых фондов составляют такие страны как Люксембург (31% от стоимости чистыхактивовевропейских паевых фондов), Франция (22%), Ирландия (12%), Великобритания (11%).
4) Исследовано влияние мирового финансовогокризисана фондовый рынок и на рынок паевых инвестиционных фондов. Обнаружена положительная корреляция между месячнымидоходностямифондового индекса и нефти. Эти выводы могут быть учтены управляющими компаниями при разработке инвестиционных стратегий.
С помощью статистических методов были оцененыдоходностии рыночные риски рынкаакций, как объекта инвестиций ПИФов, на различных временных периодах и горизонтах риска. С 2007 по 2010 годы выделены три временных периода, значимо отличающиеся по уровнюволатильности: докризисный, кризисный, восстановительный. Рассмотрены законы распределения месячныхдоходностейфондового индекса. Гипотеза о нормальности закона распределения на втором периоде неприменима, а на первом и третьем периодах не отвергается только на уровне значимости 2,5%. Было показано, что обобщенное гиперболическое распределение более адекватно аппроксимируетфактическиедоходности и даёт 5% квантили как меры риска, схожие с эмпирическими на первом и третьем периодах. Было проведено сравнение методов оценивания рисков для различных горизонтов (к дней, &=1,2,.,30) для всех трёх периодов: на основе эмпирического распределения, на основе нормального закона с выборочной оценкой дисперсии ^-дневных доходностей, на основе нормального закона с выборочной оценкой дисперсии однодневных доходностей, умноженной на к. Сделан вывод, что на первом (докризисном) и третьем (послекризисном) периодах приемлемым теоретическим методом оценивания рисков с помощью 5% квантилей доходностей для разных временных горизонтов оказался тот, который предполагает оценивание дисперсии доходностей за к дней. Именно этот метод даёт результаты близкие к эмпирическим. А на втором (кризисном) периоде лучшую аппроксимацию эмпирических оценок 5% квантилей для разных горизонтов риска дал метод оценивания на основе выборочной дисперсии однодневных доходностей, умноженной на к.
7) Для временного горизонта в один день были рассмотрены адаптивные методы оценки риска индексаММВБ, основанные на экспоненциальном взвешивании информации. Оценка риска на основе экспоненциального взвешивания в период кризиса возрастает, а на выходе из кризиса - снижается. Изучался и другой способ оценки риска путём построения обобщенной авторегрессионной модели условнойгетероскедастичностиGARCH. Наличие эффекта ARCH было подтверждено проведёнными статистическими тестами Лыонга-Бокса-Пирса иЭнгла. Производился поиск оптимальной структуры и наилучшего числа параметров в обобщенной авторегрессионной моделе условной гетероскедастичности GARCH с использованием информационного критерия Акайка и байесовского критерия Шварца. В результате была выбрана модель GARCH(1,1). Как и при применении модели экспоненциального взвешивания (EWMA), наибольшая оценка риска с помощью GARCH(1,1) наблюдается на кризисном периоде с конца августа 2008 г. до' конца 2008 года, после чего постепенно снижается. На докризисном (первом) ипослекризисном(третьем) периодах кривые 5% квантилей, полученные двумя методами, практически совпадают. Вкризисный(второй) период модель GARCH(1,1) более высокочастотна, чем EWMA. При применении дельта-нормального подхода для оценки рисков 5% квантилями доходности, требуютсякорректировкикоэффициентов, которые получены автором эмпирически. В противном случае риски будут недооценены.
8) В третьей главе исследовалась согласованность и синхронность доходностей паёв различных ПИФов и действий инвесторов-пайщиков. В частности был проведён анализ корреляционных и регрессионных связей на рынке российских ПИФов. Обнаружено, что тесная линейная связь имеется между доходностями индекса ММВБ и паёв следующих категорий ПИФов:индексных, акций, смешанных, фондов.
9) Оценивалась сила связи различных категорий открытых ПИФов сфондовымрынком. Для месячных доходностей открытых ПИФов были ' определены ^-коэффициенты - коэффициенты наклона в линейной регрессии, в которой непрерывнаядоходностьиндекса ММВБ - известная из наблюдений величина — является объясняющей переменной, а доходность инвестиционногопая- моделируемая величина. Поиндекснымфондам, которые ориентируются на структуруфондовогоиндекса, ^-коэффициенты близки к 1, поПИФамакций они немного меньше. По ПИФам фондов и смешанных инвестиций ^-коэффициенты ещё меньше, однако ещё меньше средние значения /? получились по фондамоблигацийдля всех трёх периодов.
10) Отдельное исследование было проведено для изучения вопроса о том, как ^-коэффициенты ПИФов связаны с уровнем риска инвестиций в этиПИФы, измеряемом стандартным отклонением доходности. Найдено, что зависимость ^-коэффициента от стандартного отклонения доходности имеет ярко выраженную линейную форму на всех трёх периодах, но с разным углом наклона. Был сделан вывод, что чем больше уровень риска (то естьволатильность) по инвестициям в открытыйпаевойинвестиционный фонд, тем сильнее доходность пая связана сдоходностьюфондового индекса (тем больше коэффициент /?). Для акций, входящих в индекс ММВБ, характерна та же линейная зависимость, но с большим разбросом и коэффициентом детерминации всего лишь 0,436. Отсюда сделан вывод о необходимости регулярного пересчёта /? для своевременного учёта изменений вконъюнктуруфондового рынка.
125
11) С целью выявления наиболеепривлекательныхдля инвестора российских ПИФов было проведено ихранжированиена трёх периодах на основе коэффициентаШарпа. Дана подробная интерпретация полученных результатов. Была оценена устойчивость рангов ПИФов по периодам с помощью коэффициента Спирмана. Между рангами в первом и во втором периодах выявлено наличие некоторой связи - коэффициент Спирмана равен 0,575, между остальными периодами связи не обнаружено, что свидетельствует о движении рангов и о структурной перестройке рынка ПИФов в послекризисном периоде. Было выявлено, что популярность ПИФов слабо связана с инвестиционнойпривлекательностьюна основе коэффициента Шарпа.
12) Для выделения однородных по уровню доходности и риска групп ПИФов был применен кластерный анализ. В качестве признаков для классификации 335 ПИФов первоначально были отобраны: средняя месячная доходность ПИФов; стандартное отклонение доходности; 5% квантиль месячной доходности; стоимость чистых активов на конец периода; коэффициент /? на индекс ММВБ. В дальнейшем часть показателей последовательно исключалась из рассмотрения вследствие их коррелированности и нерелевантности. На заключительном этапе выполнен кластерный анализ на основе факторов месячной доходности и эмпирического 5% квантиля. Для всех трёх периодов (с начала 2007 г. до августа 2008 г., с августа 2008 по февраль 2009 г., с марта 2009 по январь 2010 г.) совокупность ПИФов была разбита на 4 кластера. Дана содержательная интерпретация полученных результатов. В частности, проведённый кластерный анализ показал, что, классификация ПИФов по типу инвестиционной политики себя оправдывает, потому что ПИФы одной категории, как правило, группируются в одном или двух соседних кластерах.
13) Определялась оптимальная структурапортфеля335 открытых ПИФов и оценивалась её стабильность на трёх периодах. Критерием оптимальности при формировании портфеля был выбран максимум коэффициента Шарпа. В качествебезрисковогоактива было использовано значение месячнойставкиМоэРпше. Из ПИФов, принимавших участие в расчёте для первого периода, в оптимальныйпортфельна первом периоде попали 5. ЭтопаиПИФов облигаций и дажеденежногорынка. На втором периоде оптимизация портфеля ПИФов не проводилась т.к. средние доходности паев были меньше определённой для этого периодабезрисковойставки. На третьем периоде из ПИФов, принимавших участие в расчёте, в оптимальный портфель попали 14. Состав и структура оптимального портфеля резко поменялись по сравнению с первым периодом. Средняя месячная доходность оптимального портфеля из паев ПИФов в первом периоде составила 6,9%годовых, а в третьем периоде 21,7% годовых. Изучались риски этих оптимальныхпортфелей, измеряемые 5-процентными квантилями месячных доходностей, рассчитанными для первого и третьего периодов. В первом периоде эмпирический 5-процентныйквантиль доходности составляет 6,14% годовых, а в третьем периоде: 17,31% годовых (эмпирический закон распределения), 16,16% годовых (нормальный закон), 16,95% (обобщенный гиперболический закон).
14) Обобщая результаты анализа, можно отметить, что в третьем периоде наблюдаются более высокие доходности и менее значительные риски, что делает ПИФы опятьпривлекательнымидля инвесторов.

Список литературы диссертационного исследованиякандидат экономических наук Лукашин, Иван Юрьевич, 2011 год

1. Абрамов, А.Е. Инвестиционные фонды:Доходностьи риски, стратегии управленияпортфелем, объекты инвестирования в России: учебное пособие для студентов / А.Е. Абрамов. М.:АльпинаБизнес Букс, 2005.-416 с.
2. Абрамов, А.Е. Современные тенденции развития открытых инвестиционных фондов / А.Е. Абрамов //Биржевоеобозрение. 2004. - №9(11). - С.15-16.
3. Абрамов, А.Е. Купля-продажаценныхбумаг инвестиционных фондов набиржах/ А.Е. Абрамов // ВестникНАУФОР. 2002. - № 6. - С. 3440.
4. Агентова, Г.В. Международный статистический учет: учеб. пособие по курсу «Статистика» / Г.В.Агентова.-М.: Рос. гос. торгово-эконом. ун-т, 2010.- 129 с.
5.Айвазян, С.А. Прикладная статистика и основыэконометрики/ С.А.Айвазян, В.М. Мхитарян. М.: ЮНИТИ-ДАНА - 1998. - 1022 с.
6.Айвазян, С.А. Теория вероятностей и прикладная статистика./ С.А.Айвазян, В.М.Мхитарян. М.: ЮНИТИ-ДАНА. - 2001. - 635 с.
7. Алехин, Б.И. Рынок ценныхбумаг: учебное пособие для студентов вузов / Б.И.Алехин 2-е изд. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. - 461 с.
8. Анализ финансовых рынков иторговляфинансовыми активами: пособие по курсу / под ред. А.В.Федорова. 3-е изд.;- Спб.: Питер, 2006. - 240 е.; ил.
9. Ю.Андерсон, Т. Статистический анализ временных рядов / Т. Андерсон. -М.: Мир, 1976.-755 с.
10. П.Аппель, Дж. Эффективныеинвестиции: Как зарабатывать на росте и паденииакций, инфляций, скачках на нефть . и не только: пер с англ. / Дж. Аппель; под ред. В.В.Ильина. Спб. - 2009. - 416 с. с ил. - Сер. «Трейдинги инвестиции».
11.Афанасьев, В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование / В.Н.Афанасьев, М.М.Юзбашев. М.: Финансы и статистика, 2001. -228 с.
12. И.Берндт, Эрнст Роберт. Практика эконометрики: классика и современность: учебник для студентов вузов; пер. с англ. / Эрнст Роберт Берндт; под ред. проф. С.А.Айвазяна. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. - 863 с. - Сер. «Зарубежный учебник».
13. Бердникова, Т.Б. Рынок ценных бумаг / Т.Б. Бердникова. М.:ИНФРА-М, 2002. -278 с.
14. Боди, 3. Принципыинвестиций: пер. с англ. / 3. Боди, А. Кейн, А. Маркус. М.: Вильяме, 2002. - 984 с.
15. Бокс, Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление: пер. с англ.- Вып. 1./ Дж. Бокс, Г. Дженкинс; под ред. В.Ф. Писаренко М.: Мир, 1974. - 408 с.
16.Бранис^ А. Перспективы российского рынка дляпортфельныхинвесторов / А. Бранис // Рынок ценных бумаг. 2005. - № 8. - С. 66 -68.
17. Брюзгин, Е.А. Организация управления деятельностью инвестиционных институтов: автореф. дис. . . . канд.экономнаук: 08. 00. 05. / Е.А. Брюзгин. М., 2006. - 16 с.
18. Буренин, А.Н. Рынок ценных бумаг и производственных финансовыхинструментов: учебное пособие / А.Н. Буренин М.: Первая Федеративная Книготорговая Компания, 1998. - 352 с.
19. Буренин, А.Н. Управление портфелем ценных бумаг /А.Н. Буренин. -М.: Научно-техническое общество имени академика С.И.Вавилова, 2008.-440 с.
20. Бююль, A., SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: пер. с нем. / Ахим Бююль, Петер Цёфель. СПб.:ООО«ДиаСофтЮП», 2002. -608 с.
21. Валиева, О.В. Перспективы использования финансовых ресурсовпаевыхинвестиционных фондов: автореф. дис. . канд. эконом, наук: 08.00.10 / О.В. Валиева. М., 2007 - 22 с.
22. Гаспарян, K.JI.Паевыеинвестиционные фонды как институт коллективногоинвестированияв Российской Федерации: автореф. дис. . канд. эконом, наук: 08.00.10 / K.JI. Гаспарян М., 2008 - 22 с.
23. Гейнц, Д. Семейство индексовММВБособенности построения / Д. Гейнц // Рынок ценных бумаг. - 2004. - № 4. - С.38 -42.
24.Гитман, JI. Основы инвестирования: пер. с англ. / JI. Гитман, М.Д.Джонк. М.: Дело, 1997. - 1008 с.
25.Горелик, H.A. Адаптация при прогнозировании экономических показателей методом экспоненциального сглаживания / H.A. Горелик, A.A.Френкель// Экономика и математические методы. 1981.- Т. 17. -№ 6. - С. 1203-1209.
26. Григор, Г. Сезонные циклы российскогофондовогорынка / Г. Григор // Рынок ценных бумаг. 2005. - № 10. - С. 14 -16.
27. Дорохов, Е. В. Статистическое исследование состояния национальных рынков акций / Е.В. Дорохов // Вопросы статистики. 2005. - № 7. -С.74-81.
28. Дубров, A.M. Компонентный анализ и эффективность в экономике: учебное пособие для студентов вузов / A.M. Дубров. М.:Финансыи статистика, 2002. - 351 с.
29.Дубров, A.M. Многомерные статистические методы и основы эконометрики: учебное пособие / A.M. Дубров, B.C.Мхитарян, Л.И. Трошин. М.: МЭСИ, 2002. - 79 с.
30. Дуброва, Т.А. Статистические методы прогнозирования / Т.А. Дуброва. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 206 с.
31.Дуброва, Т.А. Факторный анализ с использованием SPSS: учебное пособие / Т.А. Дуброва, М.А.Есенин, Н.П. Осипова. М.: МЭСИ. -2009. - 64 с.
32.Ильенкова, С.Д. Инновационный менеджмент: под ред. С.Д.Ильенковой.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. 335 с.
33.Елисеева, И.И. Логика прикладного статистического анализа / И.И. Елисеева, В.О.Рукавишников. М.: Финансы и статистика, 1982. -190 с.
34.Елисеева, И.И. Общая теория статистики: учебник для студентов вузов, обучающихся по направлению и специальности «Статистика» / И.И.Елисеева, М.М.Юзбашев; под ред. И.И. Елисеевой; изд. перераб. и доп. М.: Финансы, 2008. - 654 с.
35. Иванов, А.П. Финансовые инвестиции на рынке ценных бумаг / А.П.
36. Иванов. М.:Дашкови Ко., 2004. - 440 с.131
37. Иванова, Е В. Гражданско-правовое положение паевых инвестиционных фондов: вопросы теории и практики: автореф. дис. . . . канд. юрид. наук 12. 00. 03. / Е.В.Иванова. М, 2009. - 24 с.
38. Казенных, И. В. Формированиепортфелейинвесторов паевых инвестиционных фондов: автореф. дис. . . .канд. эконом, наук: 08.00. 10 / И.В. Казенных. Новосибирск. 2008. - 23 с.
39. Канторович, Г.Г. Анализ временных рядов / Г.Г. Канторович // Экономический журналВШЭ. 2002. - Т.6 - № 2. - С.251 -273.
40. Канторович, Г.Г. Анализ временных рядов / Г.Г. Канторович // Экономический журнал ВШЭ. 2002. - Т.6 - № 3. - С.379 - 401.
41. Капитан, М. Паевые фонды. Современный подход к управлениюденьгами/ М. Капитан, Д. Барановский. СПб.: Питер, 2007. - 256 с.
42. Карманов, М.В. Статистика населения: учебно-практ. пособие для системы высшего и доп. образования / М.В. Карманов. М.:МЭСИ, 1999.-77 с.
43. Касимов, Ю.Ф. Введение в теорию оптимальногопортфеляценных бумаг: научное издание/ Ю.Ф, Касимов. -М.:Анкил, 2005. 144 с.
44. Катаев, К. С. Паевые инвестиционные фонды в переходной экономике России: автореф .дис. . канд. эконом, наук: 08.00.10 / К.С. Катаев. М.: МЭСИ, 2000 - 25 с.
45. Кендалл, М. Дж. Многомерный статистический анализ и временные ряды / М. Дж. Кендалл, А.Стьюарт. М.: Наука. - 1976. - 736 с.
46. Кендалл, М. Дж. Статистические выводы и связи / М. Дж. Кендалл,
47. А.Стыоарт. М.: Наука. - 1973. - 900 с.132
48.Козлов, А.Ю.Статистические функции Microsoft Excel в экономико-статистических расчетах: учебное пособие для вузов / А.Ю. Козлов, B.C.Мхитарян, В.Ф. Шишов ; под ред. B.C.МхитарянаМ.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.-231 с.
49. Коротков, A.B. Биржевое дело ибиржевойанализ / A.B. Короткое. -М.: Изд. Центр ЕАОИ. 2009. - 176 с.
50. Лилеев, И.В. Статистический анализ деятельности паевых инвестиционных фондов: автореф. дис. . . . канд.экон. наук / И.В.Лилеев. М.,2004. - 26 с.
51. Лилеев; И.В. Статистический анализ динамики и структуры рынка паевых инвестиционных фондов России / И.В. Лилеев // Вопросы статистики. 2004. - № 7. - С. 73 - 80.
52. Лукашин, И.Ю. Анализ рисков на рынке российскихПИФовдо и во времякризиса2008-2009 гг. / И.Ю. Лукашин // Финансы иБизнес. -2011.-№1.-С. 53-69.
53. Лукашин, И.Ю. Перспективы IPO на российскомфондовомрынке /И.Ю.Лукашин // Прикладные аспекты статистики и эконометрики: тез. докл. VI Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов (Москва, 2006) / МЭСИ. М., 2006. - С. 47-48.
54. Лукашин, И.Ю.Российскийфондовый рынок в период кризиса 20082009 гг. / И.Ю. Лукашин // Прикладнаяэконометрика. 2010. - № 3 (19). - С.23 - 37.
55. Лукашин, И.Ю. Рынок паевых инвестиционных фондов в России и за рубежом / И.Ю. Лукашин //Аудити финансовый анализ. 2011. - № 1. -С. 206-210.
56. Лукашин, И.Ю. Статистический анализ российского рынка паевых инвестиционных фондов / И. Ю.Лукашин // Прикладные аспекты статистики и эконометрики: труды 7-ой Всероссийской конференции молодых ученых, аспирантов и студентов. М., 2010. - С. 97 - 100.
57. Лукашин, Ю.П. Адаптивные методыкраткосрочногопрогнозирования временных рядов / Ю.П. Лукашин. М.: Финансы и статистика, 2003. -416с.
58. Лукашин, Ю.П. Линейная регрессия с переменными параметрами /Ю.П. Лукашин М.: Финансы и статистика, 1992. - 256 с
59.Лялин, В.А. Ценные бумаги ифондоваябиржа / В.А. Лялин, П.В.Воробьев. -М.: Филинъ, 1998.-229 с.
60.Магнус, Я.Р. Эконометрика / Я. Р. Магнус, П.К.Катышев, A.A. Пересецкий. М.: Дело, 2004. - 576 с.
61. Малюгин, В.И. Рынок ценных бумаг: количественные методы анализа: учебное пособие / В.И. Малюгин. М.: Дело, 2003. - 320 с.
62. Маргевич, A.B. Организационно-экономический механизм функционирования паевых инвестиционных фондов: автореф. дис. . . . канд. эконом, наук: 08.00. 10 / A.B. Маргевич. М., 2005. - 22 с.
63.Маренков, Н.Л. Рынок ценных бумаг в России: учебное пособие / Н.Л.
64. Маренков, H.H.Косаренко. М.: Флинта: Наука, 2005. - 248 с.134
65. Мельникова, Е.И. Паевые инвестиционные фонды в системе инвестированиясбереженийфизических лиц: автореф. дис. . . . канд. эконом, наук: 08. 00. 10 / Е.И. Мельнокова. Екатеринбург, 1998. - 18 с.
66. Мертенс, А.Д. Инвестиции: курс лекций по современной финансовой теории / A.B. Мертенс Киев: Киевское инвестиционноеагентство, 1997. -XVI., 416 с.
67. Миловидов, В.Д. Паевые инвестиционные фонды: монография / В.Д. Миловидов. М.: АНКИЛ; ИНФРА-М, 1996. - 415 с.
68. Минашкин, В.Г. Методология статистического исследования состояния и развития рынка ценных бумаг в России: автореф. дис. . . . д-ра экон. наук / В.Г. Минашкин. М, 2006. - 50 с.
69. Минашкин, В.Г. Статистика: учебник / В.Г. Минашкин и др. М.: Проспект. - 2008. - 272 с.
70. Минашкин, В.Г. Теория статистики / В.Г. Минашкин. М.:МаркетДС. -2006.-200 с.
71. Миркин, Я.М. Национальный доклад. Риски финансового кризиса России: факторы, сценарии и политика противодействия / Я.М. Миркин. -М.: Финака демия, 2008. 138 с.
72. Миркин, Я.М. Рынок ценных бумаг России: воздействие фундаментальных факторов, прогноз и политика развития. / Я.М. Миркин. М.: АльпинаПаблишер, 2002. - 624 с.
73. Михайлов, Д.М. Мировой финансовыйкризис: тенденции и инструменты / Д.М. Михайлов. М.: Экзамен. 2000. - 768 с.
74.Мхитарян, B.C. Дисперсионный анализ: учебное пособие / B.C. Мхитарян, Л.И.Трошин. -М.: МЭСИ, 1990. 108 с.
75. Мхитарян, B.C. Методы математико-статистического анализа социально-экономических явлений: курс социально-экономической статистики / B.C. Мхитарян; под ред. М.Г. Назарова М.:Финстатинформ, 2002.
76. Мхитарян, B.C. Нелинейный регрессионный анализ в системе Statistica и SPSS / B.C. Мхитарян. М.: МЭСИ, 2006. - 196 с.
77. Мхитарян, В. С. Статистические методы управления качеством продукции / B.C. Мхитарян. М.: Финансы и статистика, 1982. - 80 с.
78.Мхитарян, B.C. Статистический анализ структуры инвестиций в основнойкапиталсубъектов Российской Федерации / B.C. Мхитарян, В.А.Сивелькин// Вопросы статистики. 2003. - № 2. - С. 46 - 54.
79. Мхитарян, В. С. Теория вероятностей и математическая статистика: учебное пособие для вузов / B.C. Мхитарян и др.; под ред. B.C. Мхитаряна. М.: Маркет ДС, 2010. - 240 с.
80.Мхитарян, B.C. Эконометрика / B.C. Мхитарян, М.Ю.Архипова, В.А. Балаш. М.: Проспект, 2010.-384 с.
81. Мэй, Д. Недооцененные возможности российского фондового рынка / Д. Мэй // Рынок ценных бумаг. 2004. - № 9. - С. 14-16.
82.Орехов, С.А. Современное корпоративное управление: проблемы теории и практики / С.А. Орехов, В.А.Семенов. М., 2004. - 246 с.
83. Паевые инвестиционные фонды в российской экономике (20022004) / под ред. М.Е. Капитана. М.: Русское экономическое общество, 2005.
84. Панкратова, Л.Д.Портфельныйанализ и учётно-аналитические аспекты деятельности паевых инвестиционных фондов в РФ: автореф. дис. . канд. эконом, наук: 08.00.12 / Л.Д. Панкратова. Мичуринск, 2008-26 с.
85. Пейко, И. М. Паевые инвестиционные фонды на рынке ценных бумаг Российской Федерации: механизм функционирования и перспективы развития: автореф. дис. . канд. эконом.наук: 08.00.10 /И.М. Пейко. СПб., 2003 - 17 с.
86. Петере, Э. Хаос и порядок на рынкахкапитала: Новый аналитический взгляд на циклы. Цены и изменчивость рынка: пер. с англ. / Э. Петере; под ред. А.Н. Романова. М.: Мир. - 2000. - 334 с.
87. Платонов, B.B. Рациональны ливкладчикина рынке паевых инвестиционных фондов? / В.В. Платонов. О.В.Марковский //Финансы и бизнес. 2005,- № 2. - С. 45- 56.
88.Плышевский, Б.П. Валютный курс и его применение в анализе / Б.П. Плышевский // Вопросы статистики. 2002. - № 1. - С. 43-46.
89. Путеводитель по российскому рынку капитала: Паевые инвестиционные фонды / сост. В. Арсеньев. М.: Коммерсант XXI., Альпина Паблишер, 2001. — 160 с.
90. Ранчинский, M.JI. Паевые инвестиционные фонды России: пути повышения надежности идоходности: автореф. дис. . канд. эконом, наук: 08.00.10/М.Л. Ранчинский. М., 2004.-21 с.
91. Русинов, В.Н, Финансовый рынок:инструментыи методы прогнозирования / В,Н. Русинов. М.: Эдиториал УРСС, 2000. - 216 с.
92. Рынок ценных бумаг: учебник / под ред. Е.Ф. Жукова. М.: Волтерс Клувер, 2010. - 656 с.
93.Рябушкин, Б.Т. Основы статистики финансов / Б.Т. Рябушкин. -М.: Финстатинформ, 1997. 81 с.
94.Садовникова, H.A. Анализ временных рядов и прогнозирование: учебное пособие / H.A. Садовникова, P.A.Шмойлова. М.: МЭСИ,2001.- 185 с.
95.Садовникова, H.A. Основы статистического моделирования: учебное пособие / H.A. Садовникова, P.A.Шмойлова. М.: МЭСИ,2002.- 192 с.
96.Салин, В.Н. Биржевая статистика: учеб. пособие / В.Н.Салин, И.В.ДробышевМ.: Финансы и статистика, 2003. - 176 с.
97. Салин, В.Н. Статистика финансов / В.Н.Салин.- М.: Финансы и статистика, 2004. 816 с.
98. Статистическое моделирование и прогнозирование / Г.М. Гамбаров и др.; под ред. А.Г. Гринберга. М.: Финансы и статистика, 1990.-382 с.
99. Теория статистики: учебник / под ред. проф. Г. JI. Громыко. М.: ИНФРА-М, 2000.-414 с.
100. Теория статистики: учебник / под ред. проф. Р.АШмойловой-Изд. 3-е, перераб. М.: Финансы и статистика, 1999. -560с.: ил.
101.Тьюлз, Р. Дж. Фондовый рынок: пер. с англ. / Р.Дж.Тьюлз, Э.С. Брэдли, Т.М. Тьюлз. 6-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА - 1997. -VIII, 648 с.
102.Фабоцци, Ф. Дж. Управление инвестициями: пер. с англ. / Ф.Дж. Фабоцци, Т.Д. Коптин. М.: ИНФРА М, - 2000. -XXVIII, 932 с.
103. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: пер. с англ. A.M. Хотинского. С.Б.Королева / под ред. И.С.Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989.-215с.
104. Френкель, А.А Математические методы анализа динамики и прогнозированияпроизводительноститруда. / A.A. Френкель. М.: Экономика, 1972. - 190 с.
105. Френкель, A.A. Применение регрессионного анализа в условияхмультиколлинеарностиэкономических показателей: учебное пособие / A.A. Френкель. М.: МЭСИ, 1988. - 51 с.
106. Френкель, A.A. Прогнозирование производительности труда: методы и модели / A.A. Френкель. М.: Экономика, 2007. 221 с.
107. Черкасский, В.В. Оценка эффективности инструментов коллективных инвестиций с учетом рисков: автореф. дис. . . . канд. эконом, наук: 08. 00. 10 / В.В. Черкасский. Новосибирск, 2005. - 22 с.
108.Четыркин, Е.М. Статистические методы прогнозирования / Е.М. Четыркин. -М.: Статистика, 1975. 183 с.
109. Четыркин, Е.М. Финансовые риски /Е.М. Четыркин М.: Дело, 2008.-175 с.
110.Шарп, У. Инвестиции: пер. с англ. / У. Шарп, Г.Александер, Дж. Бейли. М.: ИНФРА - М, 1998. - XII, 1028 с.
111. Шведов, А.С. Теория эффективных портфелей ценных бумаг: пособие для студентов / А.С. Шведов -М.: ГУ ВШЭ, 1999. 144 с.
112. Шостко, А.А. Развитие методов коллективного инвестирования в современной экономике РФ: автореф. дис. . канд. эконом, наук: 08.00.05, 08.00.10 / А.А. Шостко М., 2008. - 30 с.
113. Эконометрика: учебник: под ред. И.И.Елисеевой. М.: Проспект, 2009.-288 с.
114. Юзбашев, М.М. Методы изучения динамики распределений и зависимостей / М.М. Юзбашев. М.: Статистика, 1974. - 188 с.
115. Bollerslev, Т. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity/T. Bollerslev // Journal of Econometrics. 1986. - No. 31.-P. 307-327.
116. Box, G.E.P. Time Series Analysis: Forecasting and Control, 3rd ed./G.E.P.Box, G.M.Jenkins, G.C.Reinsel.-New York: Prentice Hall, 1998.
117. Breymann, W., Luethi, D. A package on generalized hyperbolic distributions / W. Breymann, D. Luethi, Электронный ресурс. // http://cran.r-project.org/web/packages/ghyp/vignettes/Generalized HyperbolicDistribution.pdf, November 30, 2010.
118. Brown, R.G. Smoothing, Forecasting and Prediction of Discrete Time Series/R.G.Brown // Englewood Cliffs, New Jersy: Prentice-Hall, 1963.
119. Brown, R.G. The Fundamental Theorem of Exponential Smoothing / R.G.Brown, R.F.Meyer // Operation Research. 1961. - Vol.5 - No. 5.-P.673-687.
120. Greene, W.H. Econometric Analysis. Second edition. - Macmillan Publishing Company, New York, 1993.
121. Johnston, J. Econometric Methods. Third edition. McGraw-Hill International Editions. - Auckland etc., 1984.
122. Holt, C.C. Forecasting Trends and Seasonals by Exponentially Weighted Moving Averages/ C.C.Holt // Office of Naval Research,
123. Memorandum, Carnegie Inst. Of Technology. -1 957. No 52.141
124. Maddala, G.S. Introduction to Econometrics. 3-rd ed./ G.S.Maddala.- New York: John Wiley & Sons Ltd., 2001. - 636 p.
125. Pindyck, R.S. Econometric Models and Economic Forecasts / R.S. Piindick, D.L. Rubinfeld. New York: McGraw-Hill, Inc., 1991.-595 p.
126. Rose, P.S. Money and Capital Markets: The Financial System in an increasingly Global Economy Электронный ресурс. / Peter S. Rose. -3rd ed. Boston, BPI IRWIN, 1989. - 872 p.
127. Информационный портал группы Cbonds. Электронный ресурс. -Режим доступа: http://www.investfunds.ru/
128. Бюро экономического анализа ДепартаментакоммерцииСША. Электронный ресурс. Режим доступа: http://bea.g0v/nati0nal/index.htm#gdp
129. Официальный сайт ММВБ. Электронный ресурс. Режим доступа: www.micex.ru.
130. Официальный сайт Национальнойвалютнойассоциации. Электронный ресурс. Режим доступа: www.nva.ru.
131. Ткачук, Р. Хедж-фонды новыйинструментинвестирования, аналитическая служба инвестиционной компании «ЦЕРИХКэпитал Менеджмент». - Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.investgid.ru/index.php?page= opinion&id=2664.
132. A Bureau of the United States Department of the Treasury. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.fms.treas.gov.
133. European Energy Exchange AG (EEX). Электронный ресурс. -Режим доступа: http://www.eex.com/ en/Download/Market%20Data/ Natural%20Gas%20-%20EEX.
134. European Fund and Assets Management Association Электронный ресурс. Quarterly Statistical Release, September 2010, №42. - Режим доступа:http://www.efama.org/index2.php?option=comdocman&task=docview&g id=1296&Itemid=-99
135. Eurostat. Электронный ресурс. Режим доступа: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/eurostat/home.
136. U.S. Energy Information Administration (EIA). Электронный ресурс. http://tonto.eia.gov/dnav/pet/hist/LeafHandler.ashx?n=PET& s=RBRTE&f=D.
137. Vladimir Finkelstein, George Pan, Jean-Pierre Lardy, Thomas Та, John Tierney «CreditGrades™ Technical Document», 2002, RiskMetrics Group, Inc. Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.creditrisk.ru/publications/filesattached/ cgtechdoc.pdf
138. Worldwide Mutual Fund Assets and Flows First Quarter 2010 of Investment Company Institute (ICI) supplementary tables. Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.ici.org/research/stats/worldwide/data.
139. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.gks.ru/.