2. Статистика рынка ценных бумаг. Основные задачи и показатели рцб.

Первый вид ценных бумаг – долговые обязательства или ценные бумаги с фиксированным доходом представлены на рынке ценных бумаг облигациями, депозитными сертификатами, государственными ценными бумагами и векселями.

Второй вид ценных бумаг – долевые ценные бумаги или ценные бумаги с нефиксированным доходом – представлены прежде всего акциями. Обычно предприятия выпускают акции для увеличения своего капитала. Акция – ценная бумага, свидетельствующая об участии ее владельца в собственном капитале компании. Акции разделяются на обычные и привилегированные, а также предъявительские и именные.

Курс акции = (Дивиденд / Ссудный процент) × 100%.

Третьим видом ценных бумаг являются смешанные формы. К этому виду можно отнести опционные займы, причем они подразумевают под собой переходную форму займов с фиксированным процентом к акциям, то есть, получая процент, держатель имеет право и на дополнительные обязательства компании.

Задачами статистики ценных бумаг являются: - сбор и раскрытие полной и адекватной информации о ценных бумагах как инвестиционном и финансовом инструменте, создание у инвесторов объективных представлений об их риске, доходности и ликвидности в качестве основы принятия инвестиционных решений; - создание информационной базы и статистический анализ деятельности эмитентов, инвесторов, финансовых и информационных посредников, действующих на фондовом рынке, в целях разработки стратегий этой деятельности участниками рынка, а также политики государственных органов по регулированию и развитию фондового рынка; - формирование информационного обеспечения для статистического анализа и управления социально-экономическими процессами в той мере, в какой они отражаются или формируются на рынке ценных бумаг; - разработка и совершенствование методологии сбора и анализа статистической информации о ценных бумагах и участниках фондового рынка.

Основные показатели рынка ценных бумаг

Цена является основной количественной характеристикой любой ценной бумаги. Различают цену номинала (номинальную стоимость ценной бумаги) и рыночную цену, или курсовую стоимость ценной бумаги.

БИЛЕТ16.1. Различные виды аналитических показателей корреляции: формулы их расчета и границы применимости. Линейный и ранговый коэффициенты корреляции. Корреляционное отношение.

Статистические связи в статистике часто называют корреляционными (от английского слова «correlation» - отношение или соотношение), а показатели, используемые для оценки степени тесноты статистических связей – показателями корреляции. Таблица сопряженности – эта таблица, в которой по вертикали и по горизонтали выстроены различные значения двух признаков (x и y) в порядке возрастания. На пересечении строк и столбцов таблицы стоят числа, выражающие количество статистических единиц, одновременно обладающих соответствующими значениями признаков (x и y). Если ненулевые (т.е. не равные нулю) элементы таблицы сосредоточены вокруг ее главной диагонали, значит, между признаками имеется связь.

Таблицы сопряженности могут использоваться не только для оценки степени тесноты взаимосвязи между количественно измеримыми признаками, но и между качественными (альтернативными) признаками, которые условно принимают только два значения (0 и 1). Число 1 означает, что данная статистическая единица обладает этим признаком, а 0 – не обладает.

К специальным аналитическим показателям, измеряющим тесноту статистических взаимосвязей, относятся: а) линейный коэффициент корреляции; б) ранговый коэффициент корреляции Cпирмена; в) корреляционное отношение и другие.

Все эти показатели выражены числами, абсолютная величина которых изменяется в пределах от 0 до 1. Чем ближе модуль данного числа к 1, тем связь считается более тесной. Линейный и ранговый коэффициенты корреляции могут принимать как положительные, так и отрицательные значения (положительная величина этих коэффициентов характеризует наличие прямой связи, а отрицательная – обратной). Корреляционное отношение не может быть отрицательным, так как выражено в виде арифметического корня некоторой величины.

В статистике разработано много различных показателей, выражающих тесноту связей между явлениями и процессами, но каждый из них обладает своими преимуществами и недостатками. Наиболее распространенным из них является линейный коэффициент корреляции, но он показывает наличие тесноты связи только в случае, если зависимость между значениями показателей носит линейный характер. Если это не так, лучше пользоваться другими показателями. Показатель так называемого «корреляционного отношения» можно использовать в довольно широкой области, но предварительно необходимо построить уравнение регрессии, описывающее статистическую взаимосвязь между признаками X и Y, т.е. расчет этого показателя довольно сложен.

Ранговый коэффициент корреляции может использоваться даже в том случае, если признаки нельзя выразить количественно, но можно проранжировать, то есть расположить по порядку. Существуют также особые способы измерения взаимосвязей между количественно не измеримыми признаками, которые мы рассмотрим ниже.