19
Для составления прогнозов можно использовать три наиболее часто
применяемые группы методов: кривые роста, адаптивные методы и
регрессионные модели. Прогнозы, составляемые по каждой из
перечисленных групп, являются условными. Условием применения кривых
роста является сохранение в прогнозируемом периоде основной тенденции
исследуемого процесса, наблюдавшейся в прошедшем периоде. Применение
адаптивных моделей в условиях современного рынка требует особого
внимания, так как адаптивные методы можно применять при условии, что
динамика исследуемого процесса, т.е. влиянии на процесс внешней среды в
прогнозируемый период существенно не изменится. Регрессионные модели
рекомендуется использовать в тех случаях, когда во-первых, можно выделить
факторы, оказывающие значительное влияние, в данном случае на стоимость
ценных бумаг и объем их продаж, во-вторых, когда по этим факторам
имеется систематическая информация – временные ряды, информация по
ценам, а значит и доходности, постоянно публикуется, а также к ней имеется
доступ в Интернет, в-третьих, когда устойчивость развития этих факторов,
или фактора превышает устойчивость тенденции развития соответствующих
ценных бумаг. В данном случае в качестве регрессионных моделей могут
быть использованы либо арбитражные модели, либо рыночная модель, в
которой в качестве основного влияющего фактора используется рыночный
индекс [39, с. 259].
Перечисленные методы прогнозирования целесообразно использовать
в том случае, когда прогнозируется одномерный процесс, т.е. производится
экстраполяция одного экономического показателя, определяющего
эффективность процесса. При портфельном инвестировании
прогнозироваться должны одновременно несколько, причем
взаимозависимых между собой показателей, определяющих как стоимость и
доходность ценных бумаг, так и их объем. Объем покупки каждой ценной
бумаги, входящей в инвестиционный портфель, при заранее определенном